Startup w dziedzinie fotoniki krzemowej wspierana przez Billa Gatesa twierdzi, że opracowała tranzystory fotonowe mniejsze tysiące razy niż obecna technologia, co pozwala na stworzenie układu sztucznej inteligencji zdolnego do znacznego zwiększenia wydajności obliczeniowej przy jednoczesnym kontrolowaniu zużycia energii.
Firma znajduje się w Austin w Teksasie i nazywa się Neurophos. Ogłosiła, że jej nowa jednostka przetwarzania fotonowego jest w stanie obsługiwać macierze o wymiarach 1000 × 1000 na jednym czujniku fotonowym.
Firma twierdzi, że projekt oferuje wydajność zbliżoną do 10 razy większej niż najnowszy system Nvidia Vera Rubin NVL72 w zadaniach sztucznej inteligencji o niskiej precyzji, przy podobnym zużyciu energii.
Podejście koncentruje się na miniaturyzacji tranzystorów optycznych o około 10 000 razy w porównaniu do komponentów produkowanych przez obecne zakłady fotoniki krzemowej. Według firmy, obecne tranzystory optyczne są zbyt duże, aby wspierać gęste obliczenia, co ogranicza ich zdolność do konkurowania z tradycyjnymi układami cyfrowymi.
Neurofuse wyjaśniło, że ich przyspieszacz pierwszej generacji, nazwany Tulkas T100, ma równowartość jednej optycznej rdzeni tensorowych na chipie o wielkości około 25 mm kwadratowych. Mimo że to znacznie mniej rdzeni w porównaniu do wiodących procesorów sztucznej inteligencji, firma twierdzi, że znacznie większy rozmiar macierzy i wyższa częstotliwość robocza rekompensują tę różnicę.
Tulkas T100 został zaprojektowany do pracy z częstotliwością 56 GHz, co jest znacznie wyższe niż typowe częstotliwości zegara w nowoczesnych procesorach CPU i GPU. Wyższa częstotliwość z przetwarzaniem fotonowym ma na celu przyspieszenie operacji mnożenia macierzy, które stanowią sedno zadań sztucznej inteligencji.
Startup jest wspierany przez Gates Frontier Fund, należący do Billa Gatesa, i pozycjonuje swoją technologię jako potencjalną alternatywę dla centrów danych sztucznej inteligencji, które napotykają rosnące ograniczenia w zakresie energii i skalowalności w miarę wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową.
### Dodatkowe szczegóły dotyczące głównych roszczeń
- Miniaturyzacja tranzystorów optycznych o około 10 000 razy w porównaniu do powszechnie stosowanych komponentów w obecnych zakładach fotoniki krzemowej.
- Procesor optyczny jest w stanie przetwarzać macierze o wymiarach 1000 × 1000 na jednym czujniku fotonowym.
- Wydajność osiągająca około 10 razy większą od systemu Nvidia Vera Rubin NVL72 w zadaniach o niskiej precyzji (takich jak FP4/INT4), przy podobnym zużyciu energii.
- Częstotliwość pracy 56 GHz dla Tulkas T100, znacznie przewyższająca częstotliwości tradycyjnych procesorów.
- Rozmiar układu wynosi około 25 mm kwadratowych dla jednego rdzenia optycznego, z naciskiem na efektywność w dużych operacjach macierzowych.
Te roszczenia pojawiają się w kontekście dążenia przemysłu do przekroczenia tradycyjnych granic prawa Moore'a, gdzie układy krzemowe napotykają wyzwania związane z energią i gęstością. Neurofuse uważa, że fotonika (użycie światła zamiast elektronów) może stanowić przełom w obliczeniach sztucznej inteligencji, szczególnie w wnioskowaniu, które zużywa ogromne zasoby w centrach danych.
Uwaga: Te informacje opierają się na ogłoszeniu startupu i nie zostały jeszcze niezależnie zweryfikowane. Rozwój w dziedzinie układów optycznych wciąż znajduje się we wczesnych etapach i może zająć lata, aby osiągnąć szeroką produkcję komercyjną.