該公司前身為SpiNNcloud，此次同時宣布進行策略品牌重塑，更名為Sparxity，以支援其「只運算關鍵內容」的願景

德國德累斯頓--(美國商業資訊)--稀疏原生運算領域的領導者Sparxity（前身為SpiNNcloud）今日宣布，其稀疏原生運算機架系統已在歐洲最大的超級運算研究中心之一尤里希超級電腦中心(JSC)完成佈署。JSC是尤里希研究中心下屬機構。JSC的這套價值數百萬美元的安裝設備以Sparxity針對高效能運算(HPC)和AI的稀疏原生系統為基礎建構，將用於運行稀疏機器學習模型和大規模HPC類比。此次佈署驗證了Sparxity「只運算關鍵內容」的願景，並與公司全新品牌形象的發表同步進行，開啟以稀疏性為基礎的運算新世界。

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JSC擁有歐洲首台艾級(exascale)超級電腦，並憑藉JUPITER AI Factory在AI領域居於領先地位——該工廠是歐洲19個AI工廠之一，也是唯一一個圍繞艾級機器建構的工廠。落戶JSC的全新Sparxity系統採用事件驅動機制，僅在發生事件時進行運算，這是稀疏性在實際應用中的體現。在JSC安裝的這套系統命名為JUBIS，旨在實現將稀疏求解器執行速度提升10倍、事件驅動型機器學習工作負載能耗降低18倍，以及在最佳化問題中獲得可接受解決方案的時間縮短20倍。該系統計畫針對更廣泛的HPC和AI應用開放，而JSC的安裝再次證明稀疏原生運算能夠在真實基礎架構中有效運行。

尤里希超級電腦中心神經科學類比與資料實驗室的Guido Trensch博士表示：「稀疏機器學習代表了從根本上提升AI效率的最大機會之一。透過採用Sparxity，我們能夠為全球獨一無二的HPC基礎架構補充一套全新的方法，開闢新的研究機會，從而進一步推動神經科學領域的發展。」

隨著AI基礎架構在能耗和成本方面面臨挑戰，稀疏性成為AI基礎架構尚未充分發掘的最大潛力方向之一。研究顯示，目前AI模型的稀疏程度仍有提升空間，但專為稠密運算設計的硬體限制了這一潛力的發揮。稀疏運算透過減少所需運算量和需傳輸的資料量來降低瓶頸。

Sparxity共同創辦人兼執行長Hector Gonzalez表示：「模型建構者多年來一直圍繞稠密硬體的限制進行設計。Sparxity的目標就是打破這些限制，透過只運算關鍵內容，讓研發人員能夠實現原本設想的模型。我們的品牌重塑完全聚焦於將稀疏原生方法做為下一代AI基礎架構的務實基礎。我們目前的系統將稀疏性同時帶入HPC和AI領域，而與歐洲最大超級運算設施之一尤里希超級電腦中心的合作，展示了該方法在超級運算規模下的價值。」

Sparxity圍繞這一原則建構從晶圓到軟體的完整堆疊系統，而非僅僅提供單一晶片。其現有系統服務於HPC和AI領域，而下一代產品將全面聚焦於AI推理的稀疏化。對於模型建構者而言，這表示能夠擺脫稠密硬體的約束，獲得更精細、更動態的稀疏性支援。對於資料中心和新興雲端服務商等AI推理營運商而言，稀疏性表示能夠在不犧牲效能的前提下，以更高速度、更低成本獲得更多Token。

如欲瞭解更多關於Sparxity及其稀疏原生運算系統的資訊，請造訪sparxity.ai。

JSC的Sparxity系統由歐洲區域發展基金(EFRE)和北萊茵-威斯特法倫州(NRW)在「EFRE/JTF-Programm NRW 2021–2027」計畫架構下提供支援。

關於Sparxity

Sparxity致力於為AI建構稀疏原生運算平台。我們的原則很簡單：只運算關鍵內容。多年來，模型一直受限於其運行所仰賴的稠密硬體。Sparxity打造讓模型走得更遠的硬體：從客製化晶片到軟體的完整堆疊系統，專為精細化、動態稀疏性而建構，使智慧擴充無需在速度或效率上做出妥協。Sparxity的系統已佈署於歐美各地的機架級和超級運算級系統中，為塑造未來的建構者開啟了運算新世界。如欲瞭解更多資訊，請造訪sparxity.ai。

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