Наша способность впихивать в чип транзисторы все меньшего размера сделала возможным нынешний век повсеместных вычислений. Но этот подход, наконец, достигает предела: некоторые эксперты заявляют об отмене закона Мура и связанного с ним принципа, известного как масштабирование Деннарда.
Эти события не могли произойти в худшее время. Спрос на вычислительную мощность в последние годы резко вырос, во многом благодаря развитию искусственного интеллекта, и не показывает никаких признаков замедления.
Теперь Lightmatter, компания, основанная тремя выпускниками Массачусетского технологического института, продолжает удивительный прогресс в области вычислений, переосмысливая жизненную силу чипа. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на электричество, компания также использует свет для обработки и транспортировки данных. Первые два продукта компании — чип, специализирующийся на операциях искусственного интеллекта, и межсоединение, облегчающее передачу данных между чипами, — используют как фотоны, так и электроны для повышения эффективности операций.
«Две проблемы, которые мы решаем: «Как разговаривают чипы?» и «Как ты это делаешь?» [AI] расчеты?» — говорит соучредитель и генеральный директор Lightmatter Николас Харрис, доктор философии ’17. «С нашими первыми двумя продуктами, Envise и Passage, мы решаем оба этих вопроса».
Подчеркивая масштаб проблемы и спрос на ИИ, Lightmatter в 2023 году собрала чуть больше 300 миллионов долларов при оценке в 1,2 миллиарда долларов. Сейчас компания демонстрирует свою технологию некоторым крупнейшим технологическим компаниям мира в надежде снизить огромный спрос на энергию со стороны центров обработки данных и моделей искусственного интеллекта.
«Мы собираемся создать платформы на основе нашей технологии межсоединений, состоящие из сотен тысяч вычислительных блоков следующего поколения», — говорит Харрис. «Это просто было бы невозможно без технологии, которую мы создаем. »
От идеи до 100 тысяч долларов
До поступления в Массачусетский технологический институт Харрис работал в полупроводниковой компании Micron Technology, где изучал фундаментальные устройства, лежащие в основе интегрированных микросхем. Этот опыт позволил ему увидеть, что традиционный подход к повышению производительности компьютеров — размещение большего количества транзисторов на каждом чипе — достиг пределов своих возможностей.
«Я видел, как замедляется развитие вычислительной техники, и мне хотелось выяснить, как я могу его продолжить», — говорит Харрис. «Какие подходы могут улучшить компьютеры? Квантовые вычисления и фотоника были двумя из этих путей».
Харрис приехал в Массачусетский технологический институт, чтобы работать над фотонными квантовыми вычислениями над докторской диссертацией под руководством Дирка Инглунда, доцента кафедры электротехники и информатики. В рамках этой работы он создал интегрированные фотонные чипы на основе кремния, которые могли отправлять и обрабатывать информацию, используя свет вместо электричества.
Результатом этой работы стали десятки патентов и более 80 научных статей в таких престижных журналах, как Природа. Но внимание Харриса в Массачусетском технологическом институте привлекла еще одна технология.
«Я помню, как шел по коридору и видел, как студенты просто выбегают из этих аудиторий размером с аудиторию и смотрят прямые трансляции лекций, чтобы увидеть, как профессора преподают глубокое обучение», — вспоминает Харрис, имея в виду технику искусственного интеллекта. «Все в кампусе знали, что глубокое обучение будет иметь огромное значение, поэтому я начал узнавать о нем больше, и мы поняли, что системы, которые я создавал для фотонных квантовых вычислений, на самом деле можно использовать для глубокого обучения».
Харрис планировал стать профессором после получения докторской степени, но он понял, что может привлечь больше финансирования и быстрее внедрять инновации с помощью стартапа, поэтому он объединился с Дариусом Бунандаром, доктором философии ’18, который также учился в лаборатории Инглунда, и Томасом Грэмом, MBA. ’18. Соучредители успешно вошли в мир стартапов, выиграв в 2017 году конкурс предпринимателей MIT на сумму 100 тысяч долларов.
Увидев свет
Чип Envise от Lightmatter берет на себя ту часть вычислений, с которой хорошо справляются электроны, например, память, и объединяет ее с тем, с чем хорошо справляется свет, например, с выполнением массивных матричных умножений в моделях глубокого обучения.
«С помощью фотоники вы можете выполнять несколько вычислений одновременно, поскольку данные поступают для разных цветов света», — объясняет Харрис. «В одном цвете можно сфотографировать собаку. В другом цвете можно сделать фотографию кота. В другом цвете, например, в дереве, и вы могли бы одновременно выполнять все три операции через один и тот же оптический вычислительный блок, этот матричный ускоритель. Это увеличивает количество операций на каждой территории и повторно использует имеющееся оборудование, повышая энергоэффективность».
Passage использует преимущества задержки света и пропускной способности для связи процессоров аналогично тому, как оптоволоконные кабели используют свет для передачи данных на большие расстояния. Это также позволяет чипам размером с целую пластину работать как один процессор. Передача информации между чипами имеет решающее значение для управления огромными фермами серверов, которые обеспечивают облачные вычисления и системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT.
Оба продукта предназначены для повышения энергоэффективности вычислений, что, по словам Харриса, необходимо для удовлетворения растущего спроса без значительного увеличения энергопотребления.
«К 2040 году некоторые прогнозируют, что около 80 процентов всей энергии, потребляемой на планете, будет приходиться на центры обработки данных и вычисления, и ИИ будет составлять огромную часть этого», — говорит Харрис. «Когда вы посмотрите на вычислительные системы для обучения этих крупных моделей искусственного интеллекта, вы увидите, что они будут потреблять сотни мегаватт. Их энергопотребление соответствует масштабам городов».
Lightmatter в настоящее время работает с производителями чипов и поставщиками облачных услуг для массового развертывания. Харрис отмечает, что, поскольку оборудование компании работает на кремнии, его можно производить на существующих предприятиях по производству полупроводников без значительных изменений в процессе.
Амбициозные планы призваны открыть новый путь развития вычислений, который будет иметь огромные последствия для окружающей среды и экономики.
«Мы собираемся продолжать изучать все части компьютеров, чтобы выяснить, где свет может их ускорить, сделать их более энергоэффективными и быстрыми, и мы будем продолжать заменять эти части», — говорит Харрис. «Сейчас мы сосредоточены на межсетевом взаимодействии с Passage и вычислениях с Envise. Но со временем мы собираемся создать следующее поколение компьютеров, и все оно будет сосредоточено на свете».