Ternara Semiconductor

Menos um. Zero. Mais um.

Quatro projetos de chip. De um tile a trinta e dois.

Render conceitual, não é um dispositivo fabricado

Ternara: inteligência onde não há conexão.

Estamos desenvolvendo núcleos de cálculo para aparelhos compactos que processam dados de sensores localmente. Nosso objetivo é ajudar a monitorar equipamentos, a agricultura e locais remotos de todo tipo com a Ternara AI, sem uma conexão constante com a nuvem.

Uma multiplicação vira uma escolha.

Cada um dos quatro projetos passa na simulação em CI e depois segue para posicionamento e roteamento automáticos e verificações de layout, num conjunto de ferramentas aberto. A principal unidade de cálculo de Φ, e e γ é um produto escalar em ponto flutuante binário de 16 bits (GF16); os blocos ternários deles são circuitos de teste.

A linha

Φ Ternara Φ The smallest Ternara layout: a reset-time numeric anchor and a Lucas-number self-check in one tile. 1x1 tiles Saiba mais ›

e Ternara e Mid-size test vehicle: a 2x2 mesh of GF16 dot-product tiles plus on-die ternary matrix self-checks. 8x2 tiles Saiba mais ›

γ Ternara γ The largest Ternara layout: eight spiking-neuron columns, a GF16 dot-product mesh and the ternary matrix self-checks in 32 tiles. 8x4 tiles Saiba mais ›

C Ternara Corona Format oracle: a lookup ROM of 80 numeric formats with decoders that turn them into FP32 or INT32. 4x4 tiles Saiba mais ›

τ Ternara τ Concept: a lane that multiplies 8-bit activations by ternary weights, for BitNet-class language models. Conceito Saiba mais ›

Ternara Φ

Um tile. Uma resposta conhecida no reset.

O Ternara Φ cabe num único tile. Depois do reset, ele entrega um valor conhecido de 16 bits, e um teste em nível de portas confirma isso.

Área ocupada: 1x1 tile
Células padrão: 532
Valor de reset: 0x47C0
Testes em nível de portas: 5 de 5 passam¹
Verificações de layout: LVS, DRC e antena: sem erros²
Não medido: potência, temporização assinada

Render conceitual, não é um dispositivo fabricado · Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Ternara Φ layout — Render conceitual, não é um dispositivo fabricado · Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Ternara e

Um projeto de teste para matrizes ternárias.

O Ternara e é um projeto de teste de 16 tiles com blocos de matriz ternária de 16x16 e 8x8, em que cada produto é um XOR e uma contagem, não uma multiplicação. Nesta versão, os blocos rodam uma única vez após o reset, com operandos fixos em zero, e não podem ser carregados pelos pinos.

Área ocupada: 8x2 tiles
Células padrão: 15.297
Blocos de matriz ternária: 16x16 e 8x8³
Testes de RTL: 3 de 3 passam⁴
Verificações de layout: LVS, DRC e antena: sem erros²
Defeitos conhecidos no RTL: 3, correções fora deste layout¹²
Temporização estática: violações de setup nos corners lentos⁴
Não medido: potência, temporização assinada

Ternara e layout — Render conceitual, não é um dispositivo fabricado · Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Ternara γ

Oito colunas de neurônios.

O Ternara γ é o nosso maior projeto: 32 tiles com oito colunas de neurônios pulsantes (spiking) e blocos de teste de matriz ternária. A lógica ocupa cerca de 17% da área.

Área ocupada: 8x4 tiles⁵
Células padrão: 18.176
Colunas de neurônios: 8³
Testes de RTL: 5 de 5 passam⁴
Verificações de layout: LVS, DRC e antena: sem erros²
Defeitos conhecidos no RTL: código GF16 compartilhado, não reverificado¹²
Temporização estática: violações de setup nos corners lentos⁴
Não medido: potência, temporização assinada

Ternara γ layout — Render conceitual, não é um dispositivo fabricado · Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Ternara Corona

Oitenta formatos. Um índice.

O projeto Ternara Corona guarda 80 formatos numéricos numa ROM. Na simulação, um índice de 7 bits seleciona um formato, e os decodificadores retornam FP32 ou INT32. Não existe chip deste layout, nem há previsão de um.

Área ocupada: 4x4 tiles
Formatos na ROM: 80
Decodificadores: 17⁶
Testes em nível de portas: 51 de 51 passam
Vetores de aceitação: 1.920⁷
Status: GDS + precheck, não submetido⁶
Não medido: potência, temporização assinada

Ternara Corona layout — Render conceitual, não é um dispositivo fabricado · Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Ternara τ · Conceito

Conceito: pesos ternários, entradas de 8 bits.

O Ternara τ é uma via de cálculo conceitual para modelos de linguagem da classe BitNet. Cada ativação de 8 bits multiplicada por um peso ternário vira +x, 0 ou -x.

Pesos: -1, 0, +1¹⁰
Cada produto: +x, 0 ou -x
Bloco relacionado, em simulação: produto escalar de 27 trits (ternário x ternário), 200 de 200 vetores coincidem⁹
Status: conceito (não construído)⁸

Render conceitual, não é um dispositivo fabricado

Layout

Direto do arquivo.

Cada forma dentro da borda do tile vem do arquivo de layout: células, metal e vias. Nós só escolhemos as cores das camadas e acrescentamos um fundo liso e a borda do tile.

Render do layout a partir dos arquivos do projeto. Não é uma fotografia de silício.

Posicionamento

Três projetos. Um índice público de shuttle.

Ternara Φ, e e γ aparecem no índice público de um shuttle multiprojeto, ao lado de projetos de outras equipes. Uma entrada num índice não é um chip. O Corona não foi submetido.

Onde os projetos da Ternara ficam na planta de um shuttle multiprojeto, redesenhada a partir do índice público dele (atualizado em 2026-06-13, consultado em 2026-10-10). Um diagrama da planta, não uma foto de um chip. Em 2026-10-10: nenhum chip voltou da fábrica. Nenhum silício da Ternara foi medido.

Pesos ternários

Subtrair. Pular. Somar.

-1Subtrair

0Pular

+1Somar

Um peso ternário não precisa de multiplicador. Ele escolhe um sinal ou pula o termo. A lógica continua binária. Os pesos carregam três valores.

Lógica binária, pesos ternários. Um trit é armazenado em dois bits de CMOS binário.

Passaporte do chip

Cada chip ganha um passaporte.

Um número sem as suas condições prova pouco. O passaporte Ternara é o registro que acompanha cada resultado: exatamente quais arquivos foram construídos, qual chip foi medido, em que condições e com que incerteza. Os campos que exigem um chip real ficam em aberto até que ele exista.

Ternara ΦRascunho de passaporte para o layout que consta no índice público do shuttle

TRI-Φ-0001 · RASCUNHO

Identidade do artefato: SHA-256 do arquivo de layout 6a709afe…0529a6b
Posicionamento: índice público do shuttle, endereço 194, 1×1 tile
Kit de processo: PDK de código aberto, conjunto de ferramentas aberto
Teste em nível de portas: 5 de 5 passam em CI
Representação da interface: valor de reset de 16 bits 0x47C0, exato bit a bit na simulação
Instância do dispositivo: ainda não há chip
Ambiente: temperatura e alimentação: não medidas
Limite de medição: potência: não medida
Incerteza: exige leituras repetidas num chip

Os campos em aberto ficam em aberto de propósito: só podem ser preenchidos a partir de um chip medido.

O formato de passaporte é uma proposta; nenhum órgão de normalização o adotou.

IA verde

IA verde, pela aritmética.

A maior parte da energia em IA vai para mover pesos e multiplicá-los. Pesos ternários atacam as duas coisas: três valores em vez de milhares, e nenhum multiplicador. Aqui estão as evidências, com as fontes.

× → ±

Sem multiplicador

Com os pesos limitados a −1, 0 e +1, cada multiplicação vira subtrair, pular ou somar. Segundo o artigo BitNet, da Microsoft, a multiplicação de matrizes do modelo quase não precisa de multiplicações. Fonte: arxiv.org ↗

≈10×

Menos memória para pesos do que o BF16

Um peso ternário carrega log2(3) ≈ 1,585 bit, contra 16 bits no BF16: cerca de 10× menos memória para esses pesos. Os empacotamentos práticos do llama.cpp usam 1,6875 ou 2,0625 bits por peso. Fonte: github.com ↗

55–82%

Menos energia de CPU por unidade de texto gerada, segundo a Microsoft

A Microsoft relata que o software bitnet.cpp, rodando modelos de teste ternários BitNet b1.58, usou 55,4–70,0% menos energia por unidade de texto gerada do que o llama.cpp numa CPU Apple M2 Ultra. Numa CPU de notebook Intel Core i7-13700H, a Microsoft mediu 71,9–82,2% menos energia por unidade de texto gerada com o bitnet.cpp do que com o llama.cpp (modelos de teste de 700M e 7B). Fonte: arxiv.org ↗

1,3–2,6 nJ

Uma leitura de DRAM, contra 0,03 pJ de uma soma de 8 bits

A mesma tabela coloca uma leitura de 64 bits na DRAM em 1,3–2,6 nJ, o custo de dezenas de milhares de somas de 8 bits. Mover menos bits por peso importa mais do que a aritmética. Fonte: gwern.net ↗

945 TWh

Data centers até 2030, segundo a AIE

Os data centers usaram cerca de 415 TWh de eletricidade em 2024, por volta de 1,5% do total mundial, e a projeção é que cheguem a cerca de 945 TWh até 2030, um pouco mais do que o Japão consome hoje. Fonte: iea.org ↗

Em 2026-10-10: nenhum chip voltou da fábrica. Nenhum silício da Ternara foi medido. A potência nunca foi medida em nenhum hardware da Ternara. Todos os números de energia desta página pertencem a software, modelos ou chips de outras equipes. Nenhum deles descreve a Ternara. Os números de energia de CPU da Microsoft comparam o bitnet.cpp com o llama.cpp em modelos de teste ("dummy"), não em modelos treinados. A economia aritmética de 71,4× e os 0,028 J por unidade de texto gerada são estimativas de modelo, não medições.

Visão

Aparelhos inteligentes

Inteligente sem a nuvem.

Diga a um ar-condicionado “deixa o quarto em vinte e dois graus, bem silencioso” e ele entende e faz. Sem servidor, sem internet. O ar-condicionado é só um exemplo: um modelo de linguagem com pesos ternários poderia morar dentro de qualquer aparelho. E isso faz mais diferença justamente onde não há internet nenhuma.

Onde não há internet

A IA na nuvem só funciona enquanto há conexão. Num canto isolado do sertão, no meio da Amazônia, no mar, numa comunidade ribeirinha distante, ela não existe, e o assistente inteligente fica mudo. Um modelo que mora dentro do próprio aparelho não precisa de torre, de satélite nem de servidor: entende e responde ali mesmo.

2,2 bilhões

de pessoas no mundo ainda não usam a internet, segundo dados da UIT referentes a 2025. Fonte: itu.int ↗

58%

das pessoas nas áreas rurais usam a internet, contra 85% nas cidades, segundo a UIT. Fonte: itu.int ↗

96%

de quem está offline vive em países de renda baixa e média, segundo a UIT. Fonte: itu.int ↗

Aparelhos que não precisam de conexão

Tradutor de campo “Fala para o agente de saúde: a criança está com febre desde ontem”

Tablet da escola rural “Explica frações usando maçãs”, uma aula sem internet

Manual do mecânico “O diesel não pega no frio. O que eu verifico, e em que ordem?”

Controlador da fazenda “Irriga o talhão norte se o solo estiver seco, e não mexe na estufa”

Bomba d'água solar “Quanta água ainda tem no reservatório? Dá até o fim da tarde?”

Diário de bordo do barco “Registra a pesca de hoje e quanto combustível sobrou”

Terminal de expedição “Junta as anotações dos três pontos de hoje num relatório só”

Assistente para idosos “Me lembra de tomar o remédio às oito da noite”

São exemplos de onde um modelo assim poderia estar, não produtos prontos. Entender e responder acontece dentro do aparelho; para enviar qualquer coisa para fora, ainda é preciso conexão.

Como funciona dentro do aparelho

1. Ouve Um microfone e um reconhecedor de fala transformam a voz em texto ali mesmo, dentro do aparelho.
2. Entende Um pequeno modelo de linguagem com pesos ternários descobre o sentido: o que fazer, quanto, quando e como.
3. Age O modelo passa ao aparelho um comando simples, como “vinte e dois graus, modo silencioso”, e o aparelho executa.
4. Nada sai Voz, texto e decisão ficam dentro do aparelho. Sem nuvem, não há ida e volta, nem custo de servidor, nem conversa vazando para fora.

Em casa também: do celular à máquina de lavar

Celular “Resume minha conversa com a Ana e me lembra da reunião”, sem internet

Computador “Acha o contrato em que a gente falou de prazos e lista os pontos principais”

Videogame Os personagens respondem a qualquer coisa que você diga, em linguagem natural, sem servidor

TV “Coloca aquele filme em que o cara sobrevive sozinho em Marte”

Máquina de lavar “Lava o suéter de lã no delicado e deixa pronto até as sete”

Forno “Esquenta a duzentos graus e desliga em quarenta minutos”

Carro “Tô com frio, esquenta mais e liga o aquecimento do banco”

Robô aspirador “Limpa embaixo da mesa da cozinha e não entra no quarto”

Fones de ouvido “Aumenta a voz de quem está falando comigo e abaixa o barulho da cafeteria”

Iluminação da casa “Deixa a luz mais quente e mais fraquinha para a noite”

Máquina industrial “Por que a linha parou?”, com resposta em palavras simples

Brinquedo infantil “Me conta uma história sobre o espaço”, e a voz da criança nunca vai para a internet

São exemplos de onde um modelo assim poderia estar, não uma lista de produtos prontos.

Por que pesos ternários

Menos memória Cada peso do modelo é só −1, 0 ou +1. Nos nossos blocos, um peso assim é armazenado em dois bits, enquanto um peso comum ocupa dezesseis. A mesma memória comporta um modelo oito vezes maior.
Aritmética mais simples Multiplicar por −1, 0 ou +1 significa subtrair, pular ou somar. Não é preciso um multiplicador grande, então fica mais fácil encaixar o bloco no chip de baixo custo de um eletrodoméstico.
Menos leituras de memória Menos bits significa menos dados tirados da memória, que é onde costuma ir a energia. O consumo de energia dos blocos da Ternara ainda não foi medido.

Entende, depois ageFala livre em vez de uma lista fixa de comandos.
Funciona offlineNada para quando a internet cai.
PrivadoA voz é processada no próprio cômodo onde foi dita.
Cabe em menos memóriaVisão: pesos ternários poderiam fazer um modelo de linguagem maior caber na memória de um eletrodoméstico, para que o aparelho siga uma fala livre em vez de uma lista fixa de comandos. Ninguém demonstrou isso num eletrodoméstico, e nenhum bloco da Ternara está em aparelho algum.

O que já funciona hoje

Em 2019, o Google lançou um reconhecedor de fala de 80 MB que roda nos celulares Pixel, no Gboard, e continua disponível offline. Fonte: research.google ↗
O Gemini Nano, do Google, roda dentro do serviço AICore do Android e pode responder sem conexão de rede e sem enviar dados para a nuvem. Fonte: developer.android.com ↗
O MultiNet, da Espressif, reconhece offline até 200 comandos de voz num chip ESP32-S3, em até 500 ms. A documentação dele usa "ligue o ar-condicionado" (em chinês) como exemplo de comando. Fonte: docs.espressif.com ↗
A TCL vende o ar-condicionado VoxIN com um módulo de voz offline, que aceita comandos de voz sem conexão com a internet. Fonte: tcl.com ↗
A Microsoft relata que o bitnet.cpp roda um modelo de teste BitNet b1.58 de 100B parâmetros numa única CPU a 5–7 unidades de texto por segundo, mais ou menos a velocidade de leitura de uma pessoa. Fonte: github.com ↗

O que seria necessário

Controle por voz offline não é novidade: aparelhos com listas fixas de comandos já estão à venda. Um modelo de linguagem de fala livre dentro de um eletrodoméstico ainda não foi demonstrado.

Visão

O que vem depois: redes feitas de aparelhos.

Como os aparelhos poderiam passar dados uns para os outros sem uma torre em cada quarteirão, e ganhar com isso, está numa página separada sobre a visão.

Ver a visão →

Compare os projetos.

Φ Ternara Φ e Ternara e γ Ternara γ C Ternara Corona

Área ocupada 1x1 tile 8x2 tiles 8x4 tiles 4x4 tiles

Células padrão 532 15.297 18.176 1.356

Função Projeto de teste do valor de reset Projeto de teste de matriz ternária Colunas de neurônios, projeto de teste Oráculo de formatos numéricos

Simulação em CI 5 de 5 em nível de portas 3 de 3 em RTL 5 de 5 em RTL 51 de 51 em nível de portas

Verificações de layout LVS, DRC e antena: sem erros LVS, DRC e antena: sem erros LVS, DRC e antena: sem erros LVS e DRC: sem erros

Índice público Consta Consta Consta GDS + precheck, não submetido

Medido em chip Não Não Não Nenhum chip previsto

Não medido: potência, temporização assinada

Projetado pela Ternara.

Especificado e simulado pela equipe da Ternara; posicionado e roteado com um conjunto de ferramentas aberto. A fabricação é uma etapa separada e externa. A página Técnico diz qual é e mostra em que ponto está cada projeto.

Coloque a computação ternária para trabalhar.

A Ternara é uma tecnologia, não apenas um chip: blocos de cálculo para IA com pesos ternários, levados de uma especificação escrita até um layout finalizado, com evidências em cada etapa. Comece com um piloto: um bloco para o seu chip, aparelho ou produto, com as verificações e um passaporte do chip.

Solicitar um piloto