Startupy rozwijają obliczenia z prędkością światła

Nasza zdolność do upchania mniejszych tranzystorów w chipie umożliwiła dzisiejszą erę wszechobecnego przetwarzania danych. Jednak zdaniem niektórych ekspertów to podejście w końcu osiągnęło swoje granice Ogłoszenie końca prawa Moore’a Powiązana zasada znana jest jako miara Denarda.

Zmiany te nie mogły nastąpić w gorszym momencie. Zapotrzebowanie na moc obliczeniową gwałtownie wzrosło w ostatnich latach, w dużej mierze dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji, i nie wykazuje oznak spowolnienia.

Teraz Lightmatter, firma założona przez trzech absolwentów MIT, kontynuuje niezwykły postęp w informatyce, ponownie przemyślejąc istotę chipa. Zamiast polegać wyłącznie na energii elektrycznej, firma wykorzystuje również światło do przetwarzania i przesyłania danych. Pierwsze dwa produkty firmy – chip operacyjny AI i interkonekt ułatwiający przesyłanie danych między chipami – wykorzystują fotony i elektrony do zwiększania wydajności operacji.

„Dwa problemy, które rozwiązujemy, to: «Jak mówią chipy?» i «Jak oni to robią?»” [AI] „konta?” „Dzięki naszym dwóm pierwszym produktom, Envise i Passage, odpowiadamy na oba te pytania” – mówi współzałożyciel i dyrektor generalny Lightmatter, dr Nicholas Harris, '17.

Na znak skali problemu i zapotrzebowania na sztuczną inteligencję Lightmatter zebrał w 2023 r. do 300 mln dolarów przy wycenie na 1,2 mld dolarów. Firma demonstruje obecnie swoją technologię niektórym z największych firm technologicznych na świecie, mając nadzieję na zmniejszenie ogromnego zapotrzebowania na energię centrów danych i modeli sztucznej inteligencji.

„Udostępnimy platformy oraz naszą własną technologię połączeń wzajemnych, składającą się z setek tysięcy jednostek obliczeniowych nowej generacji” – mówi Harris. „Bez technologii, którą budujemy, nie byłoby to po prostu możliwe”.

Od pomysłu do 100 000 dolarów

Przed dołączeniem do MIT Harris pracował w firmie Micron Technology zajmującej się półprzewodnikami, gdzie studiował podstawowy sprzęt stojący za zintegrowanymi chipami. To doświadczenie pozwoliło mu zobaczyć, jak tradycyjne podejście do poprawy wydajności komputera – umieszczanie większej liczby tranzystorów w każdym chipie – osiągnęło swoje granice.

„Widziałem, jak zwalnia tempo rozwoju komputerów, i chciałem dowiedzieć się, jak mogę to kontynuować” – mówi Harris. „Jakie podejścia mogłyby ulepszyć komputery? Obliczenia kwantowe i fotonika to dwie z tych ścieżek.”

Harris przybył do MIT, aby w ramach doktoratu pracować nad fotonicznymi obliczeniami kwantowymi pod kierunkiem Dirka Englunda, profesora nadzwyczajnego na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki. W ramach tej pracy zbudował zintegrowane chipy fotoniczne na bazie krzemu, które mogą przesyłać i przetwarzać informacje przy użyciu światła zamiast prądu.

Prace te zaowocowały dziesiątkami patentów i ponad 80 artykułami naukowymi w prestiżowych czasopismach, takich jak Nature. Jednak inna technologia przykuła uwagę Harrisa w MIT.

„Pamiętam, jak szedłem korytarzem i widziałem studentów gromadzących się przed salami lekcyjnymi wielkości audytorium, oglądających na żywo nagrania wideo z wykładów i profesorów nauczających głębokiego uczenia się” – wspomina Harris, odnosząc się do technologii sztucznej inteligencji. „Wszyscy w kampusie wiedzieli, że głębokie uczenie się będzie miało duże znaczenie, więc zacząłem dowiadywać się o nim więcej i zdaliśmy sobie sprawę, że systemy, które budowałem na potrzeby fotonicznego przetwarzania kwantowego, można w rzeczywistości wykorzystać do głębokiego uczenia się”.

Harris miał zamiar zostać profesorem po uzyskaniu stopnia doktora, ale zdał sobie sprawę, że dzięki startupowi może przyciągnąć więcej funduszy i szybciej wprowadzać innowacje, więc nawiązał współpracę z Dariusem Bonandarem Ph.D.'18, który również wykładał w Englunda i Thomasa Grahama, doktoranta z zarządzania biznesem. '18. Założyciele z sukcesem wkroczyli w świat startupów poprzez wygrana Konkurs przedsiębiorczości MIT o wartości 100 000 dolarów 2017.

Widzenie światła

Chip Envise firmy Lightmatter przejmuje tę część obliczeń, którą elektrony radzą sobie dobrze, podobnie jak pamięć, i łączy ją z tym, co dobrze radzi sobie ze światłem, na przykład wykonywaniem masowych mnożeń macierzy w modelach głębokiego uczenia się.

„Dzięki fotonice można wykonywać wiele obliczeń jednocześnie, ponieważ dane pochodzą z różnych kolorów światła” – wyjaśnia Harris. „W jednym kolorze mógłbyś mieć obraz psa. W innym kolorze mógłbyś mieć obraz kota. A w innym kolorze może drzewo, a te trzy procesy mogłyby przechodzić przez te same obliczenia optyczne” ta jednostka jest jednocześnie akceleratorem matrycowym. Zwiększa to liczbę operacji w każdym obszarze i umożliwia ponowne wykorzystanie istniejącego tam sprzętu, co skutkuje zwiększoną efektywnością energetyczną”.

Passage wykorzystuje zalety opóźnienia i przepustowości światła do łączenia procesorów w sposób podobny do tego, w jaki kable światłowodowe wykorzystują światło do przesyłania danych na duże odległości. Umożliwia także działanie chipów tak dużych, jak pełnych chipów, jako jednego procesora. Przesyłanie informacji między chipami jest kluczem do zasilania ogromnych farm serwerów, które obsługują przetwarzanie w chmurze i systemy AI, takie jak ChatGPT.

Obydwa produkty zaprojektowano z myślą o osiągnięciu efektywności energetycznej w komputerach, co według Harrisa jest niezbędne, aby nadążyć za rosnącym popytem bez powodowania ogromnego wzrostu zużycia energii.

„Niektórzy przewidują, że do 2040 r. około 80% całej energii zużywanej na planecie będzie wykorzystywane w centrach danych i komputerach, a sztuczna inteligencja będzie w tym duży udział” – mówi Harris. „Jeśli spojrzeć na wdrożenia obliczeniowe do szkolenia tych dużych modeli sztucznej inteligencji, okazuje się, że zużywają one zwykle setki megawatów. Ich zużycie energii jest porównywalne z wielkością miast. „

Lightmatter współpracuje obecnie z producentami chipów i dostawcami usług w chmurze w celu kompleksowego wdrożenia. Harris zwraca uwagę, że ponieważ sprzęt firmy wykorzystuje krzem, można go wytwarzać w istniejących zakładach produkujących półprzewodniki bez konieczności wprowadzania masowych zmian w procesie.

Ambitne plany mają otworzyć nową drogę w dziedzinie informatyki, która będzie miała ogromny wpływ na środowisko i gospodarkę.

„Będziemy nadal przyglądać się wszystkim częściom komputerów, aby zobaczyć, gdzie światło może je przyspieszyć, sprawić, że będą bardziej energooszczędne i szybsze, a także będziemy nadal wymieniać te części” – mówi Harris. „W tej chwili skupiamy się na wzajemnych połączeniach z Passage i obliczeniach z Envise. Jednak z czasem zbudujemy komputery nowej generacji, a wszystko będzie się kręcić wokół światła.”