（原标题：一家初创公司，要颠覆传统CPU）
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来源：内容 编译自 techcruch 。
当NeoLogic开始为 AI 服务器构建更节能的 CPU 时，业内人士告诉其创始人 Avi Messica 和 Ziv Leshem，他们的想法不可行。
“我们遇到的大多数人都说这不可能，”梅西卡告诉 TechCrunch。“当时有些人告诉我们，这种创新是不可能的，因为你无法在逻辑综合方面进行创新。你无法在电路设计方面进行创新。它太成熟了。”
尽管如此，总部位于以色列的 NeoLogic 还是决定证明他们的错误，这家无晶圆厂半导体初创公司一直在构建一种服务器 CPU，它使用更简化的逻辑（芯片处理信息的方式），使用更少的晶体管和逻辑门来运行更快，同时需要更少的电量。
NeoLogic 成立于 2021 年，由首席执行官 Messica 和首席技术官 Leshem 创立，两人在半导体行业拥有 50 年的丰富经验。Leshem 曾在英特尔和 Synopsis 等公司从事芯片设计工作数十年，而 Messica 则专注于电路设计和制造方面。
梅西卡表示：“四年多前我们共同创立了这家公司，因为摩尔定律已经失效了。”他指的是 20 世纪 60 年代的一项观察结果：微芯片上的晶体管数量每两年翻一番。
梅西卡说，大约十年前，公司就停止尝试缩小晶体管的尺寸，因为晶体管已经变得太小，在那里没有太大的进步空间。
但他说，NeoLogic 并不信服。这家初创公司正在与两家超大规模合作伙伴合作设计服务器 CPU，但 Messica 不愿透露他们的名字。该公司计划在今年年底前推出一款单核测试芯片，并希望在 2027 年前将其服务器 CPU 应用于数据中心。
NeoLogic 最近完成了 1000 万美元的 A 轮融资，由 KOMPAS VC 领投，M Ventures、Maniv Mobility 和 lool Ventures 参投。该公司将利用这笔资金扩大其工程团队并继续开发 CPU。
此轮融资正值数据中心对现有能源资源的压力不断加大，且看不到缓解的迹象。人工智能的蓬勃发展预计将使数据中心的用电量在未来四年内翻一番。
Messica 希望 NeoLogic 的节能潜力将有助于使其服务器 CPU 具有更大的吸引力，让市场无法忽视。
“它影响方方面面，”梅西卡谈到潜在的能源节约时说道。“说到下一代数据中心，它会影响建设成本；它会影响投资金额，因为可以节省大约30%的成本。它还会影响用水量。它对社会有影响，这基本上就是我们大约五年前的愿景。”
一项颠覆性的技术
处理器由众多称为“门”的晶体管集合组成。这些门几乎总是采用一种称为CMOS的技术制造。CMOS门包含两个具有不同电气特性的晶体管：一个需要正电荷才能从0切换到1，而另一个则需要正电荷。
总部位于以色列的 NeoLogic 公司开发了一种名为“CMOS+”的全新芯片设计方法。据该公司介绍，该方法将标准 CMOS 门电路与采用不同技术制造的所谓“低复杂度门电路”相结合。NeoLogic 表示，这种方法可以将处理器的尺寸缩小 40%，同时将功耗降低一半。
CMOS+ 提升处理效率的一种方式是减少工程师必须在芯片中安装的晶体管数量。据 NeoLogic 称，该技术在特定条件下可以将芯片的晶体管数量减少三倍。芯片中的晶体管越少，功耗就越低。
NeoLogic 表示，其技术还通过其他方式提高了处理器的能源效率。
默认情况下，标准CMOS门的扇入能力有限，这意味着它们只能并行处理少量数据点。这会降低它们的处理速度。提升扇入能力通常需要工程师实施复杂的电路设计，这会显著增加芯片的功耗。
NeoLogic 表示，其 CMOS+ 技术通过所谓的单级门电路解决了这些问题。据该公司称，这些门电路可以并行处理比标准 CMOS 电路多得多的数据点，同时功耗更低。
NeoLogic 的 CMOS+ 技术还采用了针对能效进行优化的缓冲器设计。缓冲器是处理器用来保存计算中正在使用的数据的电路。该公司表示，其设计通过增加缓冲器的表面积来提高能效。
据他们说，基于 CMOS+ 的处理器将有助于运行人工智能模型。该公司相信，其技术能够以比显卡更低的功耗进行推理。
据 NeoLogic 称，其工程师正在使用 CMOS+ 开发一系列服务器中央处理器 (CPU)。该公司希望在今年晚些时候生产出一款单核测试 CPU。该公司计划到 2027 年开始在数据中心部署 CMOS+ 处理器。
NeoLogic 将利用新筹集的资金聘请更多工程师并加快其商业化进程。
NeoLogic 的战略是重振摩尔定律的效应：性能、效率和可负担性的持续改进。
Messica 表示：“CMOS+ 可实现超越 SOTA 水平、面向未来且节能的服务器 CPU，这些 CPU 非常适合 AI 推理。我们预计，在不久的将来，LLM（精炼、压缩的 SLM；例如 DeepSeek）的规模将像 CNN 那样缩小。因此，随着 AI 技术的成熟，很大一部分语言模型推理，以及其他 AI\ML 任务，将在服务器 CPU 上运行（出于经济效益的考虑），而不是目前相对昂贵的 GPU（GPU 每小时的成本约为 CPU 的 100 倍）。这种趋势，加上数据中心日益增长的电力需求、发电挑战和成本、电网过载以及冷却要求和成本，将使 NeoLogic 的解决方案成为同类最佳。”
Messica表示，他预计五年后该公司将进入服务器处理器市场，并有望占据两位数的市场份额。
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