AIは今日の多くの製品やサービスの基本ですが、データとコンピューティングサイクルへの渇望は底なしです。 ライトマター AI作業に特化した超高速フォトニックチップでムーアの法則を飛躍させる計画であり、同社は新たに80万ドルを投じて、軽量コンピューティングを市場に投入する準備ができています。

2018年に最初にLightmatterを取り上げました、創設者がMITを卒業したばかりで、フォトニックコンピューティングのアイデアが彼らが主張したほど価値があることを証明するために、11万ドルを調達したとき。 彼らは次のXNUMX年間を費やし、技術の構築と改良を変え、ハードウェアのスタートアップや技術の創設者が見つけがちなすべてのハードルにぶつかりました。

会社の技術が行っていることの完全な内訳については、 その機能を読む —必需品は変わっていません。

一言で言えば、Lightmatterのチップは、文字通り、機械学習の基本となる特定の複雑な計算を一瞬で実行します。 チップは、電荷、論理ゲート、およびトランジスタを使用してデータを記録および操作する代わりに、光の経路を操作することによって計算を実行するフォトニック回路を使用します。 それは何年もの間可能でしたが、最近までそれを大規模に機能させること、そして実際的には、非常に価値のある目的はそうではありませんでした。

製品のプロトタイプ

Lightmatterが軌道に乗った2018年に、このテクノロジーが、GoogleやAmazonなどの企業がAIのトレーニングに使用する何千ものカスタムユニットのような従来のコンピューティングクラスターを置き換えるために販売できるものになるかどうかは完全には明らかではありませんでした。

「原則として、技術は素晴らしいはずだとわかっていたが、理解する必要のある詳細がたくさんあった」と、CEO兼共同創設者のニック・ハリスはTechCrunchにインタビューで語った。 「私たちが克服する必要のある多くの難しい理論計算機科学とチップ設計の課題…そしてCOVIDは獣でした。」

サプライヤーが委託されておらず、業界の多くがパートナーシップを一時停止したり、プロジェクトを延期したりするなど、パンデミックによりLightmatterは予定より数か月遅れましたが、反対側はより強力になりました。 ハリス氏は、チップ会社をゼロから構築するという課題は、予想外ではないにしても、かなりのものであると述べました。

画像のクレジット： ライトマター

「一般的に、私たちがしていることはかなりクレイジーです」と彼は認めました。 「私たちは何もないところからコンピューターを構築しています。 チップ、チップパッケージ、チップパッケージが置かれているカード、カードが入るシステム、およびその上で実行されるソフトウェアを設計します…。 このすべての専門知識にまたがる会社を構築する必要がありました。」

その会社は、少数の創設者からマウンテンビューとボストンの70人以上の従業員に成長し、新製品を市場に投入するにつれて成長は続くでしょう。

数年前、Lightmatterの製品は、より多くの情報に基づいた目のきらめきでしたが、今ではEnviseでより堅実な形になり、「汎用フォトニックAIアクセラレータ」と呼ばれています。 これは、通常のデータセンターラックに収まるように設計されたサーバーユニットですが、驚異的な速度でニューラルネットワーク推論プロセスを実行できる複数のフォトニックコンピューティングユニットを備えています。 （これは特定のタイプの計算、つまり今のところ線形代数に限定されており、複雑なロジックではありませんが、このタイプの数学はたまたま機械学習プロセスの主要なコンポーネントです。）

ハリスは、パフォーマンスの改善について正確な数値を提供することを躊躇していましたが、それらの改善が十分に印象的ではないというよりも増加しているためです。 ウェブサイトは、エネルギーの約5％を使用しながら、BERTのような大型トランスモデルのNVIDIAA100ユニットよりも15倍高速であることを示唆しています。 そのため、このプラットフォームは、GoogleやAmazonのようなポケットの深いAIの巨人にとって二重に魅力的です。これらの巨人は、常により多くのコンピューティング能力を必要とし、それを使用するために必要なエネルギーを鼻から払っています。 パフォーマンスの向上またはエネルギーコストの削減のいずれかが素晴らしいでしょう—両方を一緒にすると魅力的です。

ライトマターの最初の計画は、2021年末までにこれらのユニットを最も可能性の高い顧客でテストし、それを改良して生産レベルに引き上げ、広く販売できるようにすることです。 しかしハリスは、これは本質的に彼らの新しいアプローチのモデルTであると強調しました。

「私たちが正しければ、次のトランジスタを発明しただけです」と彼は言い、大規模なコンピューティングの目的のために、この主張にはメリットがないわけではありません。 ミニチュアフォトニックコンピュータをすぐに手に入れることはできませんが、10年までに世界の電力の2030％が消費されると予測されているデータセンターでは、「彼らは本当に無制限の食欲を持っています」。

数学の色

画像のクレジット： ライトマター

Lightmatterがフォトニックコンピュータの機能を改善することを計画している主な方法はXNUMXつあります。 最初の、そして最も異常な音は、さまざまな色で処理することです。

これらのコンピューターが実際にどのように機能するかを考えると、それほどワイルドではありません。 何十年にもわたってコンピューティングの中心であったトランジスタは、電気を使用して論理演算を実行したり、ゲートを開閉したりします。 マクロスケールでは、波形のように操作できるさまざまな周波数の電気を使用できますが、この小さなスケールでは、そのようには機能しません。 通貨のXNUMXつの形式、電子があり、ゲートは開いているか閉じているかのどちらかです。

ただし、Lightmatterのデバイスでは、光は導波路を通過し、導波路が計算を実行するため、プロセスが単純化（いくつかの方法で）および高速化されます。 そして、私たち全員が理科の授業で学んだように、光にはさまざまな波長があります。 同じハードウェア上で独立して同時に使用されます。

青色レーザーから送信された信号を光速で処理できるのと同じ光学的魔法が、最小限の変更で赤色または緑色レーザーに機能します。 また、光波が互いに干渉しなければ、コヒーレンスを失うことなく、同じ光学部品を同時に通過することができます。

つまり、Lightmatterチップが、たとえば、赤色レーザー光源を使用して20秒間にXNUMX万回の計算を実行できる場合、別の色を追加すると、そのXNUMX倍のXNUMX万回になり、別の色を追加するとXNUMX回になります。変更はほとんど必要ありません。 ハリス氏によると、最大の障害は、任務を遂行できるレーザーを入手することです。 ほぼ同じハードウェアを使用でき、ほぼ瞬時にXNUMX倍、XNUMX倍、またはXNUMX倍のパフォーマンスが得られるため、優れたロードマップが得られます。

それはまた、会社が片付けに取り組んでいるXNUMX番目の課題、すなわち 相互接続。 すべてのスーパーコンピューターは、数千から数千の小さな個々のコンピューターで構成されており、完全に同期して動作します。 彼らがそうするためには、各コアが他のコアが何をしているのかを確実に知るために絶えず通信する必要があります。さもなければ、スーパーコンピューティングが引き受けるように設計された非常に複雑なコンピューティングの問題を調整します。 （Intelは、エクサスケールのスーパーコンピューターを構築するこの「並行性」の問題について話します ここ.)

「これまでに学んだことのXNUMXつは、これらのチップが非常に高速になり、ほとんどの時間待っているだけの状態になったときに、これらのチップをどのように相互に通信させるかということです。 」 ハリスは言った。 Lightmatterチップは非常に高速に動作しているため、従来のコンピューティングコアに依存してそれらを調整することはできません。

フォトニックの問題には、フォトニックソリューションが必要なようです。光ファイバーの代わりに導波路を使用して異なるコア間でデータを転送するウェーハスケールの相互接続ボードです。 もちろん、ファイバー接続は正確に遅いわけではありませんが、無限に高速ではありません。また、ファイバー自体は、チップが設計されている規模では実際にはかなりかさばり、コア間に持つことができるチャネルの数を制限します。

「私たちは光学系、導波路をチップ自体に組み込みました。 40本の光ファイバーのスペースにXNUMX個の導波路を収めることができます」とハリス氏は述べています。 「つまり、並行して動作するレーンがはるかに多くなり、相互接続速度が非常に速くなります。」 （チップとサーバーの悪鬼はその仕様を見つけることができます ここ.)

光インターコネクトボードはPassageと呼ばれ、Envise製品の次世代の一部になりますが、色の計算と同様に、次世代向けです。 わずかな電力で5〜10倍のパフォーマンスを実現するには、現時点で潜在的な顧客を満足させる必要があります。

その80万ドルを機能させる

これらの顧客は、当初は最大になっているデータセンターとスーパーコンピューターをすでに所有している「大規模」データハンドラーであり、今年後半に最初のテストチップを入手する予定です。 ここでBラウンドが主に行われ、ハリス氏は次のように述べています。「早期アクセスプログラムに資金を提供しています。」

つまり、出荷するハードウェアの構築（規模の経済が始まる前はユニットあたり非常に高価であり、サプライヤーとの現在の困難は言うまでもありません）と市場開拓チームの構築の両方を意味します。 サービス、サポート、およびこのようなものに付随する膨大な量のソフトウェア—多くの雇用が行われています。

ラウンド自体は、HP Enterprise、Lockheed Martin、SIP Global Partners、および以前の投資家であるGV、Matrix Partners、Spark Capitalの参加を得て、Viking GlobalInvestorsが主導しました。 それは彼らの合計調達額を約113億11万ドルにします。 最初の$ 22MAラウンドがあり、次にGVが$ 1M A-80でホッピングし、次にこの$ XNUMX万でした。

特にニューラルネットワークでのフォトニックコンピューティングとその潜在的なアプリケーションを追求している他の企業がありますが、ハリスは彼らがライトマターのすぐ後を追いかけているとは感じていなかったようです。 製品の出荷に近いと思われるものはほとんどなく、いずれにせよ、これはホッケースティックの瞬間の真っ只中にある市場です。 彼はOpenAIの調査を指摘し、AI関連のコンピューティングの需要は、これまで以上に大規模なデータセンターを除いて、既存のテクノロジーが提供できるよりもはるかに速く増加していることを示しています。

次のXNUMX年間は​​、暗号通貨の世界で見たように、その電力消費を抑えるための経済的および政治的圧力をもたらします。Lightmatterは、通常のGPUベースの料金に代わる効率的で強力な代替手段を提供する準備ができています。

ハリスが以前にうまくいけば示唆したように、彼の会社が作ったものは業界で潜在的に変革的であり、そうであれば急いでいません—ゴールドラッシュがあれば、彼らはすでに彼らの主張を賭けています。

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出典：https：//techcrunch.com/2021/05/06/lightmatters-photonic-ai-ambitions-light-up-an-80m-b-round/