Lightmatter의 CEO 인 Nick Harris는 MIT 논문에 광자 칩에 대해 글을 올렸으며 광자 컴퓨팅 아키텍처에 관한 여러 기사를 올렸습니다. 타당성.
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대부분의 컴퓨팅 실행과 마찬가지로, 인공 지능과 기계 학습이 단지는 가장 기본적인 컴퓨팅 일반 컴퓨터의 많은 간단한 계산을 할 수 있지만 복잡한 문제, 그것은 모두 깨진, 깨진 분해 될 필요가있다. 그리고 AI 애플리케이션에서 흔히 발생하는 문제는 AI가 대용량 데이터를 신속하게 처리하도록하는 방법이 무엇보다 중요하다는 것입니다.
인공 지능 제품에 대한 수요가 계속해서 증가함에 따라 사람들은 점점 더 많은 컴퓨팅을 요구하고 있지만 현재의 컴퓨터 칩이 한계에 이른 것은 분명합니다. "무어의 법칙을 정의 할 수없는 것은 인텔과 같은 회사들이 해리스는 양자 컴퓨팅과 같은 분야에 많은 투자를하고 전통적 컴퓨팅이 아닌 한 개발에 투자한다 "면서"이제는 다른 컴퓨팅 아키텍처를 찾는 좋은 때 "라고 말했다.
회사의 광자 칩은 빛이 칩의 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝으로 갈 때만 작은 구성 가능한 렌즈와 센서를 통해 빛을 통과시키고 빛의 위상이나 경로에 작은 변화를 만들어 추적함으로써 갑작스러운 문제를 해결합니다. 솔루션은 극단적 인 시간에 생성 될 수 있습니다. 이는 계산 결과의 빠른 피드백뿐만 아니라 기존 칩의 아주 작은 부분을 소비하는 데 필요한 에너지를 의미합니다.
Harris는 다음과 같이 말합니다 : "이 특수한 실행에 많은 깊은 학습이 필요하며 우리 칩은 그 속도를 크게 높일 수 있습니다."이것은 특수한 문제를 비출 수있는 특수 목적의 광학 컴퓨터입니다. 첫 번째 광자 칩은 정확하고 확장 가능한 방식으로이 작업을 수행 할 수 있습니다. '
"우리는 속도, 전력 소비 및 대기 시간과 관련하여 이론적 인 가능성에 매우 가깝습니다."라고 해리스는 말합니다. 빛을 빨리 발사 할 수는 없지만 기존의 컴퓨터처럼 훨씬 더 밀집된 장소에 칩을 놓을 수 있다는 의미입니다. 작업을 병행하거나 센서 성능 등을 개선하십시오.
이 회사는 최근 Matrix and Spark (프로토 타입 수준의 기술을 실제 제품에 적용하는 데 도움이되는 새로운 기금)에 의해 주도 된 1,100 만 달러의 시리즈 A 라운드 자금을 발표했습니다.
Matrix의 Stan Reiss는 "이것은 과학 프로젝트가 아닙니다."이것은 제어 된 방식으로 광학 컴퓨팅을 처음 적용한 것입니다.
그는 또한 경쟁 업체들이 특수 AI 마더 보드의 개발과 같이 반 전문화 된 하드웨어의 성능 향상에 너무 집중적으로 집중하고 있지만 결국에는 기존 컴퓨터의 한계를 뛰어 넘을 수 없다고 지적했습니다.
"누구나이 칩을 개발할 수 있지만 문제는 그러한 칩이 큰 경쟁 압박에 직면하고있는 반면 Lightmatter는 완전히 다르다는 것입니다."그리고 광자 칩은 최근에야 가능 해졌다. 지난 10 년 동안 포토닉스 칩을 만들기위한 기초 연구와 기반 시설에 대한 투자가 마침내 성공을 거두었으며, 현재이 기술은 실험실에서 시장으로 이동하기에 충분할 정도로 성숙한 상태입니다. "해리스 교수는"인공 지능은 아직 초기 단계에 있으며, Lightmatter는 차세대 인공 지능을 발전시키기에 충분한 새 컴퓨터를 근본적으로 발전시키기 위해 전자 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 Photonics를 사용하고 있습니다. "