Lightmatter, חברה שהוקמה על ידי בוגרי MIT, היא חלוצה בשימוש באור לעיבוד והעברה של נתונים כדי לטפל במגבלות של שיטות מחשוב מסורתיות. (קונספט האמן.) קרדיט: twoday.co.il.com
Lightmatter, שהוקמה על ידי שלושה MIT בוגרי, משתמש בטכנולוגיות פוטוניות כדי להמציא מחדש את האופן שבו שבבים מתקשרים ומחושבים.
היכולת שלנו לדחוס טרנזיסטורים קטנים מתמיד על שבב אפשרה את העידן של היום של מחשוב בכל מקום. אבל הגישה הזאת סוף סוף נתקלת בגבולות, כשכמה מומחים מכריזים על קץ לחוק מור ולעקרון קשור, המכונה קנה המידה של Dennard.
ההתפתחויות הללו לא יכלו להגיע בזמן גרוע יותר. הביקוש לכוח מחשוב זינק בשנים האחרונות בעיקר הודות לעליית הבינה המלאכותית, והיא לא מראה סימני האטה.
כעת Lightmatter, חברה שהוקמה על ידי שלושה בוגרי MIT, ממשיכה את ההתקדמות המדהימה של המחשוב על ידי חשיבה מחודשת על נשמת אפו של השבב. במקום להסתמך רק על חשמל, החברה משתמשת באור גם לעיבוד נתונים והובלה. שני המוצרים הראשונים של החברה, שבב המתמחה בפעולות בינה מלאכותית וחיבור גומלין המאפשר העברת נתונים בין שבבים, משתמשים גם בפוטונים וגם באלקטרונים כדי להניע פעולות יעילות יותר.
מחשוב מבוסס אור חלוצי
"שתי הבעיות שאנו פותרים הן 'איך מדברים צ'יפס?' ו'איך עושים את החישובים האלה (AI)?'" אומר מייסד ומנכ"ל Lightmatter, ניקולס האריס PhD '17. "עם שני המוצרים הראשונים שלנו, Envise ו-Passage, אנו מטפלים בשתי השאלות הללו."
בקריאת ראש לגודל הבעיה והביקוש לבינה מלאכותית, Lightmatter גייסה רק צפונית ל-300 מיליון דולר ב-2023 לפי שווי של 1.2 מיליארד דולר. כעת החברה מדגימה את הטכנולוגיה שלה עם כמה מחברות הטכנולוגיה הגדולות בעולם בתקווה להפחית את הביקוש האדיר לאנרגיה של מרכזי נתונים ומודלים של AI.
"אנחנו הולכים לאפשר פלטפורמות על גבי טכנולוגיית החיבור שלנו, המורכבות ממאות אלפי יחידות מחשוב מהדור הבא", אומר האריס. "זה פשוט לא היה אפשרי בלי הטכנולוגיה שאנחנו בונים."
חיבור שבבי ה-Passage של Lightmatter מנצל את יתרונות ההשהיה ורוחב הפס של האור כדי לקשר מעבדים באופן דומה לאופן שבו כבלי סיבים אופטיים משתמשים באור כדי לשלוח נתונים למרחקים ארוכים. שליחת מידע בין שבבים היא מרכזית בהפעלת חוות השרתים המסיביות המפעילות מחשוב ענן ומפעילות מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT. קרדיט: באדיבות החוקרים. נערך על ידי MIT News
מרעיון ל-$100K
לפני MIT, האריס עבד בחברת המוליכים למחצה Micron Technology, שם למד את המכשירים הבסיסיים מאחורי שבבים משולבים. הניסיון גרם לו לראות כיצד הגישה המסורתית לשיפור ביצועי המחשב – דחיסת טרנזיסטורים נוספים על כל שבב – מגיעה לגבולותיה.
"ראיתי איך מפת הדרכים למחשוב מאטה, ורציתי להבין איך אני יכול להמשיך את זה", אומר האריס. "אילו גישות יכולות להגדיל מחשבים? מחשוב קוונטי ופוטוניקה היו שניים מהמסלולים האלה."
האריס הגיע ל-MIT כדי לעבוד על פוטוניקה מחשוב קוונטי לתואר הדוקטור שלו אצל דירק אנגלונד, פרופסור חבר במחלקה להנדסת חשמל ומדעי המחשב. כחלק מהעבודה הזו, הוא בנה שבבים פוטוניים משולבים מבוססי סיליקון שיכולים לשלוח ולעבד מידע באמצעות אור במקום חשמל.
העבודה הובילה לעשרות פטנטים ולמעלה מ-80 מאמרי מחקר בכתבי עת יוקרתיים כמו טֶבַע. אבל טכנולוגיה אחרת משכה גם את תשומת לבו של האריס ב-MIT.
"אני זוכר שהלכתי במסדרון וראיתי תלמידים פשוט יוצאים מהכיתות האלה בגודל אודיטוריום, צופים בסרטוני וידאו חיים של הרצאות כדי לראות פרופסורים מלמדים למידה עמוקה", נזכר האריס, בהתייחס לטכניקת הבינה המלאכותית. "כולם בקמפוס ידעו שלמידה עמוקה תהיה עסקה ענקית, אז התחלתי ללמוד על זה יותר, והבנו שאפשר למנף את המערכות שבניתי עבור מחשוב קוונטי פוטוני כדי לבצע למידה עמוקה".
האריס תכנן להיות פרופסור אחרי הדוקטורט שלו, אבל הוא הבין שהוא יכול למשוך מימון נוסף ולחדש מהר יותר באמצעות סטארט-אפ, אז הוא חבר לדריוס בונאנדר PhD '18, שלמד גם הוא במעבדה של אנגלונד, ותומס גרהם MBA '18. המייסדים השותפים יצאו בהצלחה לעולם הסטארט-אפים על ידי זכייה בתחרות היזמות של MIT ב-2017 $100K.
העתיד של הפוטוניקה במחשוב
שבב Envise של Lightmatter לוקח את החלק של המחשוב שהאלקטרונים עושים טוב, כמו זיכרון, ומשלב אותו עם מה שאור עושה טוב, כמו ביצוע הכפלות מטריצות מסיביות של מודלים של למידה עמוקה.
"עם פוטוניקה, אתה יכול לבצע מספר חישובים בו-זמנית מכיוון שהנתונים מגיעים על צבעי אור שונים", מסביר האריס. "בצבע אחד, אתה יכול לקבל תמונה של כלב. בצבע אחר, אתה יכול לקבל תמונה של חתול. בצבע אחר, אולי עץ, ותוכלו לבצע את כל שלוש הפעולות הללו דרך אותה יחידת מחשוב אופטית, מאיץ המטריצה הזה, בו-זמנית. זה מגדיל את הפעילות לכל אזור, וזה עושה שימוש חוזר בחומרה שיש, ומעלה את יעילות האנרגיה."
Passage מנצל את יתרונות ההשהיה ורוחב הפס של האור כדי לקשר מעבדים באופן דומה לאופן שבו כבלי סיבים אופטיים משתמשים באור כדי לשלוח נתונים למרחקים ארוכים. זה גם מאפשר לשבבים גדולים כמו פרוסים שלמים לפעול כמעבד יחיד. שליחת מידע בין שבבים היא מרכזית בהפעלת חוות השרתים המסיביות המפעילות מחשוב ענן ומפעילות מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT.
שני המוצרים נועדו להביא יעילות אנרגטית למחשוב, שלדברי האריס נחוצה כדי לעמוד בקצב הביקוש הגובר מבלי להביא לעלייה עצומה בצריכת החשמל.
"עד שנת 2040, יש הצופים שכ-80% מכלל השימוש באנרגיה על פני כדור הארץ יוקדש למרכזי נתונים ומחשוב, ובינה מלאכותית עומדת להיות חלק עצום מזה", אומר האריס. "כשאתה מסתכל על פריסות מחשוב לאימון דגמי הבינה המלאכותית הגדולים האלה, הם הולכים לקראת שימוש במאות מגה וואט. צריכת החשמל שלהם היא בקנה מידה של ערים".
Lightmatter עובדת כעת עם יצרניות שבבים וספקי שירותי ענן לצורך פריסה המונית. האריס מציין כי מכיוון שהציוד של החברה פועל על סיליקון, ניתן לייצר אותו על ידי מתקני ייצור מוליכים למחצה קיימים ללא שינויים מסיביים בתהליך.
התוכניות השאפתניות נועדו לפתוח דרך חדשה קדימה למחשוב שתהיה לה השלכות עצומות על הסביבה והכלכלה.
"אנחנו הולכים להמשיך להסתכל על כל חלקי המחשבים כדי להבין היכן האור יכול להאיץ אותם, להפוך אותם ליותר יעילים באנרגיה ומהירים יותר, ונמשיך להחליף את החלקים האלה", אומר האריס. "כרגע, אנחנו מתמקדים בחיבור הדדי עם Passage ובמחשוב עם Envise. אבל עם הזמן, אנחנו הולכים לבנות את הדור הבא של מחשבים, והכל יהיה מרוכז סביב אור".
