تقوم شركة Lightmatter الناشئة في مجال الحوسبة الضوئية بأخذ لقطة كبيرة في سوق حوسبة الذكاء الاصطناعي المتنامي بسرعة من خلال مجموعة برامج الأجهزة التي تدعي أنها ستساعد الصناعة على الارتقاء بمستوى الصناعة – وتوفر الكثير من الكهرباء للتشغيل.
تستخدم رقائق Lightmatter التدفق البصري بشكل أساسي لحل العمليات الحسابية مثل منتجات المصفوفة المتجهة. تقع هذه الرياضيات في صميم الكثير من أعمال الذكاء الاصطناعي ، ويتم إجراؤها حاليًا بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU) المتخصصة فيها ، ولكنها تستخدم بوابات وترانزستورات السيليكون التقليدية.
المشكلة مع هؤلاء هي أننا نقترب من حدود الكثافة وبالتالي السرعة لقوة كهربائية أو حجم معين. لا يزال يتم إحراز تقدم ، ولكن بتكلفة باهظة ودفع حواف الفيزياء الكلاسيكية. أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تجعل نماذج التدريب مثل GPT-4 هائلة ، وتستهلك كميات هائلة من الطاقة ، وتنتج الكثير من الحرارة الضائعة.
تعمل أكبر الشركات في العالم على الوصول إلى جدار طاقة الطاقة وتواجه تحديات هائلة مع قابلية التوسع في الذكاء الاصطناعي. تدفع الرقائق التقليدية حدود ما يمكن تبريده ، وتنتج مراكز البيانات بصمات طاقة كبيرة بشكل متزايد. قال نيك هاريس الرئيس التنفيذي والمؤسس لشركة Lightmatter:
“توقع البعض أن تدريب نموذج لغة واحد كبير يمكن أن يستهلك طاقة أكثر من 100 منزل أمريكي يستهلكها في السنة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك تقديرات بأن 10-20 في المائة من إجمالي الطاقة في العالم ستذهب إلى استدلال الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية العقد ما لم يتم إنشاء نماذج حسابية جديدة “.
تهدف المادة الخفيفة ، بالطبع ، إلى أن تكون أحد تلك النماذج الجديدة. نهجها ، على الأقل محتمل ، أسرع وأكثر كفاءة ، باستخدام مصفوفات من موجهات الموجات الضوئية المجهرية تسمح للضوء بشكل أساسي بأداء العمليات المنطقية بمجرد المرور عبرها: نوع من الهجين التناظري الرقمي. نظرًا لأن الأدلة الموجية سلبية ، فإن سحب الطاقة الرئيسي هو إنشاء الضوء نفسه ، ثم قراءة الإخراج والتعامل معه.
أحد الجوانب المثيرة للاهتمام حقًا لهذا الشكل من الحوسبة الضوئية هو أنه يمكنك زيادة قوة الشريحة فقط باستخدام أكثر من لون واحد في وقت واحد. يقوم اللون الأزرق بعملية واحدة بينما يقوم اللون الأحمر بعملية أخرى – على الرغم من أنه عمليًا يشبه طول الموجة 800 نانومتر ، يقوم 820 بعملية أخرى. ليس من السهل القيام بذلك ، بالطبع ، لكن هذه “الرقائق الافتراضية” يمكن أن تزيد بشكل كبير من كمية العمليات الحسابية التي تتم على المصفوفة. ضعف الألوان ، ضعف القوة.
بدأ هاريس الشركة استنادًا إلى أعمال الحوسبة الضوئية التي قام بها هو وفريقه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (الذي يقوم بترخيص براءات الاختراع ذات الصلة لهم) ، وتمكن من مناقشة 11 مليون دولار في عام 2018. قال أحد المستثمرين حينها “هذا ليس مشروع علمي “، لكن هاريس اعترف في عام 2021 أنه بينما كانوا يعرفون” من حيث المبدأ “أن التكنولوجيا يجب أن تعمل ، كان هناك الكثير مما يجب القيام به لتشغيلها. لحسن الحظ ، كان يخبرني أنه في سياق قيام المستثمرين بتخفيض 80 مليون دولار أخرى على الشركة.
جمعت شركة Lightmatter الآن مبلغ 154 مليون دولار أمريكي وتستعد لإطلاقها الفعلي. لديها العديد من الطيارين الذين يستخدمون مجموعتها الكاملة من Envise (أجهزة الحوسبة) ، و Passage (الاتصال البيني ، وهو أمر حاسم لعمليات الحوسبة الكبيرة) ، و Idiom ، وهي منصة برمجية يقول هاريس إنها يجب أن تسمح لمطوري التعلم الآلي بالتكيف بسرعة.
وحدة Lightmatter في الأسر.
“لقد قمنا ببناء مجموعة برامج تتكامل بسلاسة مع PyTorch و TensorFlow. إن سير العمل لمطوري التعلم الآلي هو نفسه من هناك – فنحن نأخذ الشبكات العصبية المبنية في هذه التطبيقات القياسية في الصناعة ونستورد مكتباتنا ، لذلك يتم تشغيل جميع التعليمات البرمجية على Envise “، أوضح.
رفضت الشركة تقديم أي ادعاءات محددة حول زيادة السرعة أو تحسينات الكفاءة ، ولأنها بنية وطريقة حوسبة مختلفة ، فمن الصعب إجراء مقارنات بين التفاح والتفاح. لكننا بالتأكيد نتحدث على طول خطوط الترتيب من حيث الحجم ، وليس 10 أو 15 بالمائة. تمت ترقية Interconnect بالمثل ، لأنه من غير المجدي عزل هذا المستوى من المعالجة على لوحة واحدة.
بالطبع ، هذا ليس نوع الرقاقة العامة التي يمكنك استخدامها في الكمبيوتر المحمول الخاص بك ؛ إنه خاص جدًا بهذه المهمة. ولكن يبدو أن الافتقار إلى خصوصية المهام على هذا النطاق يعيق تطوير الذكاء الاصطناعي – على الرغم من أن مصطلح “التراجع” هو مصطلح خاطئ لأنه يتحرك بسرعة كبيرة. لكن هذا التطوير مكلف للغاية وغير عملي.
الطيارون في مرحلة تجريبية ، ومن المقرر الإنتاج الضخم في عام 2024 ، وعند هذه النقطة من المفترض أن يكون لديهم ما يكفي من ردود الفعل والنضج لنشرهم في مراكز البيانات.
تم تمويل هذه الجولة من SIP Global و Fidelity Management & Research Company و Viking Global Investors و GV و HPE Pathfinder والمستثمرين الحاليين.
