Lightmatter è pronta a lanciare la sua nuova offerta al mercato dell’IA con un’innovativa combinazione di hardware e software. Il suo obiettivo? Risolvere la crescente richiesta di elaborazione di intelligenza artificiale, risparmiando notevoli quantità di energia elettrica nel processo.
Un Nuovo Paradigma per l’IA
I chip di Lightmatter utilizzano il flusso ottico per risolvere processi computazionali come i prodotti matrice-vettore, fondamentali per molti processi di IA. Questi calcoli sono attualmente eseguiti da GPU e TPU specializzati, che si basano su tradizionali gate di silicio e transistor. Ma questi sistemi stanno raggiungendo i limiti di densità e quindi di velocità per una determinata potenza o dimensione. I progressi continuano, ma a costi elevati e spingendo ai limiti della fisica classica.
Nick Harris, CEO e fondatore di Lightmatter, ha evidenziato l’urgente necessità di soluzioni innovative: “Le più grandi aziende del mondo stanno raggiungendo un muro energetico e affrontano enormi sfide con la scalabilità dell’IA. I chip tradizionali spingono i limiti di ciò che è possibile raffreddare, e i data center producono impronte energetiche sempre più grandi. I progressi dell’IA rallenteranno notevolmente a meno che non si implementino nuove soluzioni nei data center”.
La Soluzione di Lightmatter: Computing Fotonico
Lightmatter intende fornire uno di questi nuovi paradigmi. Il suo approccio potrebbe risultare più veloce e più efficiente, utilizzando array di microscopici guide d’onda ottiche che permettono alla luce di eseguire operazioni logiche semplicemente passando attraverso di esse: una sorta di ibrido analogico-digitale.
Uno degli aspetti interessanti di questa forma di computing ottico è la possibilità di aumentare la potenza del chip semplicemente utilizzando più di un colore alla volta. Ad esempio, il blu esegue un’operazione mentre il rosso ne esegue un’altra, raddoppiando così la potenza di elaborazione.
Verso Il Futuro
Ora, con un nuovo round di finanziamenti di 154 milioni di dollari, Lightmatter si prepara per il suo debutto effettivo. La società ha già avviato diversi piloti con il suo stack completo di Envise (hardware di calcolo), Passage (interconnessione, fondamentale per grandi operazioni di calcolo) e Idiom, una piattaforma software che dovrebbe permettere agli sviluppatori di machine learning di adattarsi rapidamente.