Una startup nel campo della fotonica al silicio sostenuta da Bill Gates afferma di aver sviluppato transistor fotonici migliaia di volte più piccoli della tecnologia attuale, consentendo la creazione di un chip di intelligenza artificiale in grado di migliorare significativamente le prestazioni di calcolo mantenendo il consumo energetico sotto controllo.
L'azienda si trova ad Austin, Texas, e si chiama Neurophos, e ha annunciato che la sua nuova unità di elaborazione fotonica è in grado di gestire matrici di prodotto di dimensioni 1000 × 1000 su un singolo sensore fotonico.
L'azienda afferma che il design offre prestazioni che si avvicinano a 10 volte quelle del sistema Nvidia Vera Rubin NVL72 più recente in compiti di intelligenza artificiale a bassa precisione, con un consumo di energia simile.
L'approccio si concentra sulla riduzione delle dimensioni dei transistor ottici di circa 10.000 volte rispetto ai componenti prodotti dalle attuali fabbriche di optoelettronica in silicio. Secondo l'azienda, i transistor ottici attuali sono troppo grandi per supportare l'elaborazione densa, limitando la loro capacità di competere con chip digitali tradizionali.
Neurophos ha chiarito che il suo acceleratore di prima generazione, chiamato Tulkas T100, contiene l'equivalente di un nucleo tensoriale ottico su un chip di circa 25 mm quadrati. Anche se si tratta di un numero molto inferiore di nuclei rispetto ai processori di intelligenza artificiale leader, l'azienda afferma che la dimensione della matrice molto più grande e la frequenza operativa più alta compensano questa differenza.
Tulkas T100 è progettato per operare a una frequenza di 56 GHz, molto superiore alle frequenze di clock tipiche nelle moderne unità di elaborazione centrale e grafica. L'obiettivo di una frequenza più alta con l'elaborazione fotonica è accelerare le operazioni di prodotto matrice che costituiscono il cuore dei compiti di intelligenza artificiale.
La startup è sostenuta dal Gates Frontier Fund di Bill Gates, posizionando la sua tecnologia come un potenziale sostituto per i data center di intelligenza artificiale che affrontano crescenti limiti di energia e scalabilità con la crescita della domanda di potenza di calcolo.
### Dettagli aggiuntivi sulle principali affermazioni
- Riduzione delle dimensioni dei transistor ottici di circa 10.000 volte rispetto ai componenti comuni nelle attuali fabbriche di optoelettronica in silicio.
- L'unità di elaborazione ottica è in grado di elaborare matrici di prodotto 1000 × 1000 su un singolo sensore fotonico.
- Prestazioni fino a circa 10 volte quelle del sistema Nvidia Vera Rubin NVL72 in compiti a bassa precisione (come FP4/INT4), con un consumo di energia simile.
- Frequenza di funzionamento di 56 GHz per Tulkas T100, che supera di gran lunga le frequenze dei processori tradizionali.
- Dimensioni del chip di circa 25 mm quadrati per un nucleo tensoriale ottico, con un focus sull'efficienza nelle operazioni di grandi matrici.
Queste affermazioni si inseriscono nel contesto della ricerca dell'industria per superare i limiti della legge di Moore tradizionale, dove i chip in silicio affrontano sfide in termini di energia e densità. Neurophos considera che l'ottica (l'uso della luce invece degli elettroni) potrebbe rappresentare una svolta nella computazione dell'intelligenza artificiale, specialmente nell'inferenza che consuma risorse enormi nei data center.
Nota: queste informazioni si basano su una dichiarazione della startup e non sono state verificate indipendentemente. Gli sviluppi nel campo dei chip ottici sono ancora nelle loro fasi iniziali e potrebbero richiedere anni per raggiungere una produzione commerciale su larga scala.