Công ty khởi nghiệp tính toán photonics Lightmatter đang tận dụng cơ hội hiện tại với thị trường tính toán AI nhanh phát triển bằng cách kết hợp phần mềm phần cứng mà công ty cho rằng sẽ giúp cải thiện ngành công nghiệp - và tiết kiệm rất nhiều điện năng.

Các chip của Lightmatter sử dụng tối ưu quang để giải quyết các quá trình tính toán như ma trận sản phẩm vector. Bài toán này là cốt lõi của nhiều công việc AI hiện nay và được thực hiện bởi GPUs và TPUs đặc biệt hóa trong nó nhưng lại sử dụng các cổng silic và transistor truyền thống. Tuy nhiên, vấn đề với các chip truyền thống này là chúng tiếp cận giới hạn mật độ và tốc độ cho một lượng wat hoặc kích thước nhất định. Việc tiến bộ vẫn đang được tiến hành nhưng với chi phí rất đắt đỏ và đẩy ranh giới của vật lý cổ điển.

CEO và người sáng lập của Lightmatter Nick Harris cho biết: "Các công ty lớn nhất trên thế giới đang đối mặt với vấn đề năng lượng và gặp phải những thách thức lớn về khả năng mở rộng AI. Các chip truyền thống đang đẩy giới hạn của mức làm mát có thể đạt được và các trung tâm dữ liệu có tiết diện tích năng lượng ngày càng lớn. Các tiến bộ AI sẽ chậm lại đáng kể trừ khi chúng ta triển khai một giải pháp mới trong các trung tâm dữ liệu ”.

Các chip của Lightmatter rất nhanh và hiệu quả hơn, sử dụng mảng waveguide quang học siêu nhỏ để cho phép ánh sáng thực hiện các hoạt động logic chỉ bằng cách đi qua chúng. Vì các waveguide là không hoạt động, tổn thất chính là tạo ra ánh sáng chính nó, sau đó là đọc và xử lý đầu ra. Một khía cạnh thú vị của hình thức tính toán quang học này là bạn có thể tăng công suất của chip chỉ bằng cách sử dụng nhiều màu sắc hơn cùng một lúc. Khi cờ xanh thực hiện một hoạt động thì cờ đỏ lại thực hiện một hoạt động khác. Các máy tính ảo này có thể tăng đáng kể lượng tính toán được thực hiện trên mảng. Với hai màu sắc, công suất được tăng gấp đôi.

Công ty từ chối đưa ra bất kỳ khẳng định cụ thể nào về tốc độ hoặc sự hiệu quả cải tiến, và do đó, vì đây là một kiến trúc và phương pháp tính toán khác nhau nên rất khó để so sánh kiểu táo với táo. Tuy nhiên, chúng ta đang nói về một bậc đơn vị, chứ không phải chỉ 10% hoặc 15% nhỏ nhặt. Tính năng kết nối liên lạc cũng được nâng cấp tương tự, vì không có ích gì khi cấp độ xử lý đó cô lập trên một tấm mạch.

Tất nhiên, đây không phải là loại vi chip đa dụng mà bạn có thể sử dụng trong máy tính xách tay; nó rất cụ thể cho công việc này. Tuy nhiên, việc thiếu tính chuyên môn ở mức độ này dường như đang làm trì hoãn phát triển trí tuệ nhân tạo - mặc dù "làm trì hoãn" là một thuật ngữ sai lầm vì nó đang diễn ra rất nhanh. Nhưng phát triển đó rất tốn kém và khó khăn.

Các phi công đang trong giai đoạn thử nghiệm beta, và sản xuất hàng loạt được dự định vào năm 2024, lúc đó, có lẽ họ cần đủ phản hồi và trưởng thành để triển khai trong các trung tâm dữ liệu.

Vốn cho vòng đầu tư này đến từ SIP Global, Fidelity Management & Research Company, Viking Global Investors, GV, HPE Pathfinder và các nhà đầu tư hiện có.