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  • 速度快能耗低,光导AI芯片企业获比尔盖茨等900万美元投资

    来源:www.honkerbase.com 发布时间:2020-08-01

    北京时间6月13日,从更快的处理器到成本更低的数据存储服务的计算设备的发展,已经推动了最新的人工智能(AI)时代。如今,人工智能行业需要更快,更节能的AI模型,半导体行业出现了一系列新的创新。

    一家名为Luminous Computing的公司已经完成了900万美元的种子轮融资,其投资者包括一些最著名的人士,例如Bill Gates和Uber首席执行官Dara Cosrosa West(Dara Khosrowshahi)。该公司有一个雄心勃勃的目标,他们希望使用新芯片来加速AI处理。传统的芯片公司通常使用电子产品在AI模型上执行大量计算任务。发光计算是不同的,他们要使用光。

    许多行业都在努力增加其设备中使用的AI芯片的数量,例如自动驾驶汽车和无人机。但是,当前广泛使用的电子芯片不适合这种类型的使用,因为处理这些任务需要大量功率,并且数据处理可能不够快。

    这些限制可能导致停顿和延迟。对于依靠机器学习进行研究的学者来说,这种停滞和延迟可能不是什么大问题,只需要等待更长的时间。但是对于繁忙时需要AI算法的情况对于在道路上进行实时快速判断的自动驾驶汽车,这种拥堵和延误可能会造成严重后果。

    而且这个瓶颈现在变得越来越严重:研究公司OpenAI的一项研究表明,训练大型AI模型所需的计算量每三个半月增加一倍。

    Luminous的创始人兼首席执行官马库斯戈麦斯(Marcus Gomez)指出,尽管人们对人工智能抱有很高的期望,但硬件限制已经让从业者感到沮丧。他说:“许多年前,硅谷承诺将人工智能像电影《星球大战》变为现实,但直到现在我们仍在等待那一天。”更强大的AI芯片将能够为AI Development提供巨大的帮助,例如帮助医生诊断的机器学习模型,以及在智能手机上运行的新AI应用程序。

    光学解决方案

    Luminous认为光是这个问题的最佳解决方案。该公司使用激光将光传递到芯片的微结构,这一过程称为“波导”。通过波导,他们可以使用多种颜色的光来同时移动多个数据,这比传统的电子芯片更快。

    这种快速传输大量信息的能力意味着光学处理器非常适合大规模计算AI模型。此外,光学处理器比电子处理器具有更低的能量需求。

    Luminous联合创始人兼首席技术官Mitchell Nahmias表示,与目前最先进的AI芯片相比,该公司目前的原型能耗要求降低了三个数量级。

    但Luminous也面临着激烈的市场竞争。 Lightelligence和Lightmatter等公司也在研究光学AI芯片。此外,英特尔等大型芯片公司也开始涉足这一领域,未来可能会推出新的光学处理器。

    麻省理工学院教授、lightmatter技术顾问dirk englund认为,luminal在进入实际生产后可能会面临一些挑战。光芯片实现光控制需要很多因素,其工作方式非常复杂,这也是该芯片至今未被广泛采用的原因。

    盖茨和其他投资者认为,发光公司的三位创始人(戈麦斯、纳米亚斯和迈克尔高)能够克服这些困难。这些投资者还认为,成功突破计算能力瓶颈的公司,未来也将成为释放人工智能全部潜力的公司。

    另一位夜光种子轮融资的投资者,来自风险基金neo的ali partovi指出,即使是一些最基本的人工智能产品,比如智能手机上的语音助理,也不够成熟。这可能会让用户感到沮丧,而造成这种现象的原因是设备缺乏足够的人工智能能力。帕托维说:“想象我们的世界会是这样:Siri可以在任何时间、任何地点扮演好角色。”

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