Ternara Φ
Один тайл. Известный ответ после сброса.
Ternara Φ занимает один тайл. После сброса он выдаёт известное 16-битное значение, и тест на уровне вентилей это подтверждает.
Внутри: топология
Ternara Semiconductor
Минус один. Ноль. Плюс один.
Четыре дизайна. От одного тайла до тридцати двух.
Concept render, not a fabricated device / концепт-рендер, не изготовленное устройство
Ternara — интеллект там, где нет связи.
Мы разрабатываем вычислительные ядра для компактных устройств, которые обрабатывают данные датчиков локально. Наша цель — помочь контролировать оборудование, сельское хозяйство и удалённые объекты любого типа с помощью Ternara AI без постоянного подключения к облаку.
Умножение становится выбором.
Каждый из четырёх дизайнов проходит симуляцию в CI, затем автоматическое размещение, трассировку и проверки топологии открытым маршрутом. Главный вычислитель Φ, e и γ — 16-битное двоичное скалярное произведение с плавающей точкой (GF16); тернарные блоки в них — тестовые схемы.
Линейка
Φ
Ternara Φ Самая маленькая топология Ternara: числовой якорь после сброса и самопроверка по числам Люка в одном тайле.
1x1 тайлов
Подробнее ›
e
Ternara e Средний тестовый дизайн: сетка 2x2 из тайлов скалярного произведения GF16 и встроенные самопроверки тернарных матриц.
8x2 тайлов
Подробнее ›
γ
Ternara γ Самая большая топология Ternara: восемь колонок спайковых нейронов, сетка скалярного произведения GF16 и самопроверки тернарных матриц в 32 тайлах.
8x4 тайлов
Подробнее ›
C
Ternara Corona Оракул форматов: ROM-справочник 80 числовых форматов с декодерами, которые переводят их в FP32 или INT32.
4x4 тайлов
Подробнее ›
τ
Ternara τ Концепт: тракт, который умножает 8-битные активации на тернарные веса, для языковых моделей класса BitNet.
Концепт
Подробнее ›
Внутри: топология
Ternara e
Тестовый дизайн для тернарных матриц.
Ternara e — тестовый дизайн на 16 тайлов с тернарными матричными блоками 16x16 и 8x8: каждое произведение в них — XOR и подсчёт единиц, а не умножение. В этой версии блоки работают один раз после сброса на фиксированных нулевых операндах, загрузить их с выводов нельзя.
- Размер
- 8x2 тайла
- Стандартные ячейки
- 15 297
- Тернарные матричные блоки
- 16x16 и 8x83
- RTL-тесты
- 3 из 3 проходят4
- Проверки топологии
- LVS, DRC и антенны: без ошибок2
- Известные дефекты RTL
- 3, исправления не в этой топологии12
- Статический тайминг
- нарушения setup в медленных углах4
- Не измерено
- мощность, подписанный тайминг
Внутри: топология
Ternara γ
Восемь колонок нейронов.
Ternara γ — наш самый большой дизайн: 32 тайла, восемь колонок спайковых нейронов и тестовые тернарные матричные блоки. Логика занимает около 17 % площади.
Внутри: топология
Ternara Corona
Восемьдесят форматов. Один индекс.
Дизайн Ternara Corona хранит в ROM 80 числовых форматов. В симуляции 7-битный индекс выбирает формат, и декодеры возвращают FP32 или INT32. Кристалла этой топологии нет и не ожидается.
Внутри: топология
Ternara τ · Концепт
Концепт: тернарные веса, 8-битные входы.
Ternara τ — концепт канала для языковых моделей класса BitNet. Каждая 8-битная активация, умноженная на тернарный вес, даёт +x, 0 или -x.
Топология
Прямо из файла.
Каждая фигура внутри границы тайла взята из файла топологии: ячейки, металл и переходные отверстия. Мы выбираем цвета слоёв и добавляем только ровный фон и границу тайла.
Рендер топологии из файлов проекта. Это не фотография кремния.
Размещение
Три дизайна. Один публичный индекс шаттла.
Ternara Φ, e и γ значатся в публичном индексе многопроектного шаттла, рядом с дизайнами других команд. Запись в индексе — это не кристалл. Corona никуда не подавалась.
Тернарные веса
Вычесть. Пропустить. Сложить.
-1Вычесть
0Пропустить
+1Сложить
Тернарному весу не нужен умножитель. Он выбирает знак или пропускает слагаемое. Логика остаётся двоичной, у весов — три значения.
Binary logic, ternary weights. A trit is stored in two bits of binary CMOS. / Двоичная логика, тернарные веса. Трит хранится в двух битах двоичной КМОП.
Паспорт чипа
У каждого чипа — паспорт.
Число без условий почти ничего не доказывает. Паспорт Ternara — это запись, которая сопровождает каждый результат: какие именно файлы собраны, какой кристалл измерен, в каких условиях и с какой погрешностью. Поля, для которых нужен настоящий кристалл, остаются открытыми, пока его нет.
Φ
Ternara ΦЧерновик паспорта для топологии из публичного индекса шаттла
TRI-Φ-0001 · ЧЕРНОВИК- Идентичность артефакта
- SHA-256 файла топологии 6a709afe…0529a6b
- Размещение
- публичный индекс шаттла, адрес 194, тайл 1×1
- Технологический набор
- открытый PDK, открытый маршрут
- Тест на уровне вентилей
- 5 из 5 проходят в CI
- Представление интерфейса
- 16-битное значение после сброса 0x47C0, побитово точно в симуляции
- Экземпляр кристалла
- кристалла пока нет
- Условия
- температура и питание: не измерялись
- Граница измерения
- мощность: не измерялась
- Погрешность
- нужны повторные измерения на кристалле
Открытые поля оставлены открытыми намеренно: их можно заполнить только по измеренному кристаллу.
Формат паспорта — предложение; ни один орган стандартизации его пока не принял.
Зелёный ИИ
Зелёный ИИ — по арифметике.
Большая часть энергии в ИИ уходит на перемещение весов и их умножение. Тернарные веса бьют по обоим: три значения вместо тысяч и никакого умножителя. Вот доказательства, с источниками.
× → ±
Без умножителя
Когда вес может быть −1, 0 или +1, каждое умножение превращается в вычитание, пропуск или сложение. В статье Microsoft о BitNet матричное умножение описано как почти не требующее умножений. Источник: arxiv.org ↗
≈10×
Меньше памяти под веса, чем в BF16
Тернарный вес несёт log2(3) ≈ 1,585 бита против 16 бит у BF16: примерно в 10 раз меньше памяти под эти веса. Практические упаковки llama.cpp тратят 1,6875 или 2,0625 бита на вес. Источник: github.com ↗
55–82%
Меньше энергии CPU на токен, по данным Microsoft
По данным Microsoft, её программа bitnet.cpp на тестовых тернарных моделях BitNet b1.58 тратила на 55,4–70,0 % меньше энергии на токен, чем llama.cpp, на процессоре Apple M2 Ultra. На ноутбучном процессоре Intel Core i7-13700H Microsoft намерила на 71,9–82,2 % меньше энергии на токен у bitnet.cpp, чем у llama.cpp (тестовые модели 700M и 7B). Источник: arxiv.org ↗
1,3–2,6 нДж
Одно чтение из DRAM против 0,03 пДж на 8-битное сложение
В той же таблице чтение 64 бит из DRAM стоит 1,3–2,6 нДж, как десятки тысяч 8-битных сложений. Передать меньше бит на вес важнее, чем сэкономить на арифметике. Источник: gwern.net ↗
945 ТВт·ч
Дата-центры к 2030 году, по данным МЭА
Дата-центры потребили около 415 ТВт·ч электроэнергии в 2024 году, примерно 1,5 % мирового потребления, а к 2030 году выйдут примерно на 945 ТВт·ч, чуть больше, чем сегодня потребляет вся Япония. Источник: iea.org ↗
На 2026-10-10 ни один кристалл не вернулся с производства. Ни один кремниевый образец Ternara не измерен. Мощность ни на каком железе Ternara никогда не измерялась. Все энергетические цифры на этой странице относятся к программам, моделям или чипам других команд. Ни одна из них не описывает Ternara. Цифры Microsoft по энергии на CPU сравнивают bitnet.cpp с llama.cpp на тестовых («dummy») моделях, а не на обученных. Экономия арифметики в 71,4 раза и 0,028 Дж на токен это оценки по модели, а не измерения.
Умные устройства
Умный без облака.
Скажите кондиционеру «охлади комнату до 22, потише» — и он поймёт и сделает. Без сервера и без интернета. Кондиционер — только пример: языковая модель на тернарных весах может жить внутри любого устройства. И важнее всего это там, где интернета нет вовсе.
Там, где нет интернета
Облачный ИИ работает, только пока есть связь. В тайге, в горах, в море, в дальней деревне её нет — и умный помощник молчит. Модели, которая живёт внутри самого устройства, не нужны ни вышка, ни спутник, ни сервер: она понимает и отвечает на месте.
2,2 млрд
человек в мире всё ещё не пользуются интернетом — по данным МСЭ (ITU) за 2025 год. Источник: itu.int ↗
58 %
жителей сельской местности пользуются интернетом, а в городах — 85 %, по данным МСЭ (ITU). Источник: itu.int ↗
96 %
тех, кто офлайн, живут в странах с низким и средним доходом, по данным МСЭ (ITU). Источник: itu.int ↗
Устройства, которым не нужна связь
Полевой переводчик
«Переведи для фельдшера: у ребёнка жар со вчерашнего дня»
Планшет сельской школы
«Объясни дроби на примере яблок» — урок без интернета
Справочник механика
«Дизель не заводится на морозе — что проверить по порядку?»
Контроллер фермы
«Полей северный участок, если почва сухая, теплицу не трогай»
Солнечная водокачка
«Сколько воды осталось в баке и хватит ли до вечера?»
Бортовой журнал судна
«Запиши улов за день и сколько осталось топлива»
Терминал экспедиции
«Сведи записи с трёх сегодняшних точек в один отчёт»
Помощник для пожилых
«Напомни выпить лекарство в восемь вечера»
Это примеры того, куда может встать такая модель, а не готовые продукты. Понимание и ответ происходят внутри устройства; передать что-то наружу по-прежнему можно только при наличии связи.
Как это устроено внутри устройства
- 1. Слышит Микрофон и распознаватель речи превращают голос в текст прямо в устройстве.
- 2. Понимает Небольшая языковая модель на тернарных весах разбирает смысл: что сделать, сколько, когда, как.
- 3. Делает Модель выдаёт прибору понятную команду — «двадцать два градуса, тихий режим» — и прибор её выполняет.
- 4. Ничего не уходит наружу Голос, текст и решение остаются внутри устройства. Нет облака — нет задержки, абонентской платы за сервер и утечки разговоров.
И дома тоже: от телефона до стиральной машины
Смартфон
«Перескажи переписку с Аней и напомни про встречу» — без интернета
Компьютер
«Найди договор, где обсуждали сроки, и выпиши главное»
Игровая приставка
Персонажи отвечают живой речью на любую вашу фразу — без сервера
Телевизор
«Включи тот фильм, где герой в одиночку выживает на Марсе»
Стиральная машина
«Постирай шерстяной свитер бережно, чтобы к семи было готово»
Духовка
«Разогрей до двухсот и выключи через сорок минут»
Автомобиль
«Мне холодно — сделай теплее и включи подогрев сиденья»
Робот-пылесос
«Убери под столом на кухне, в спальню не заезжай»
Наушники
«Сделай голос собеседника громче, а шум кафе тише»
Свет в доме
«Сделай свет тёплым и приглуши его к ночи»
Станок на заводе
«Почему остановилась линия?» — и ответ человеческими словами
Детская игрушка
«Расскажи сказку про космос» — голос ребёнка не уходит в интернет
Это примеры того, куда может встать такая модель, а не список готовых продуктов.
Почему именно тернарные веса
- Меньше памяти Каждый вес модели — только −1, 0 или +1. В наших блоках такой вес хранится в двух битах, а привычный вес — в шестнадцати. В той же памяти помещается модель в восемь раз крупнее.
- Проще вычисления Умножить на −1, 0 или +1 — значит вычесть, пропустить или прибавить. Большой умножитель не нужен, поэтому такой блок проще встроить в недорогой чип прибора.
- Меньше обращений к памяти Меньше битов — меньше данных перекачивается из памяти. Именно это обычно съедает энергию. Энергопотребление блоков Ternara пока не измерялось.
- Понимает и выполняетСвободная речь вместо списка заученных команд.
- Работает офлайнНе ломается, когда пропал интернет.
- ПриватноГолос обрабатывается там, где прозвучал.
- Помещается в меньшую памятьВидение: тернарные веса могли бы уместить в память прибора более крупную языковую модель, чтобы он понимал свободную речь, а не фиксированный список команд. В приборе этого никто не показал, и ни один блок Ternara не стоит ни в одном устройстве.
Что уже работает сегодня
- В 2019 году Google выпустила распознаватель речи размером 80 МБ, который работает на телефонах Pixel в Gboard и доступен без сети. Источник: research.google ↗
- Модель Google Gemini Nano работает внутри системной службы Android AICore и может отвечать без подключения к сети и без отправки данных в облако. Источник: developer.android.com ↗
- MultiNet от Espressif распознаёт до 200 голосовых команд без сети на чипе ESP32-S3, в пределах 500 мс. В документации пример команды по-китайски: «включи кондиционер». Источник: docs.espressif.com ↗
- TCL продаёт кондиционер VoxIN с офлайн-голосовым модулем, который понимает голосовые команды без подключения к интернету. Источник: tcl.com ↗
- По данным Microsoft, bitnet.cpp запускает тестовую модель BitNet b1.58 на 100 млрд параметров на одном CPU со скоростью 5–7 токенов в секунду, примерно со скоростью чтения человека. Источник: github.com ↗
Что для этого нужно
- Голосовое управление без сети не новинка: приборы с фиксированным списком команд уже продаются. Свободная языковая модель внутри бытового прибора пока не показана.
Сравните дизайны.
Φ Ternara Φ e Ternara e γ Ternara γ C Ternara Corona
Размер 1x1 тайл 8x2 тайла 8x4 тайла 4x4 тайла
Стандартные ячейки 532 15 297 18 176 1 356
Роль Тестовый дизайн: значение после сброса Тестовый дизайн тернарных матриц Колонки нейронов, тестовый дизайн Оракул числовых форматов
Симуляция в CI 5 из 5, на уровне вентилей 3 из 3, RTL 5 из 5, RTL 51 из 51, на уровне вентилей
Проверки топологии LVS, DRC и антенны: без ошибок LVS, DRC и антенны: без ошибок LVS, DRC и антенны: без ошибок LVS и DRC: без ошибок
Публичный индекс В индексе В индексе В индексе GDS + precheck, not submitted
Измерено на кристалле Нет Нет Нет Кристалл не ожидается
Not measured: power, signed-off timing / Не измерено: мощность, подписанный тайминг
Designed by Ternara.
Спецификация и симуляция — работа команды Ternara; размещение и трассировка — открытым маршрутом. Изготовление — отдельный внешний этап. Техническая часть называет его и показывает, где сейчас каждый дизайн.
Тернарная технология — в ваш продукт.
Ternara — это технология, а не просто чип: вычислительные блоки для ИИ на тернарных весах, от письменной спецификации до готовой топологии, с доказательством на каждом шаге. Начните с пилота: один блок под ваш чип, устройство или продукт — с проверками и паспортом чипа.
Запросить пилот