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前言：

要實(shí)現(xiàn)超強(qiáng)的AI能力，需要超大規(guī)模的模型，要訓(xùn)練超大規(guī)模的AI模型，需要數(shù)千，甚至上萬的GPU協(xié)同工作。

這就帶來幾個(gè)問題：更多的GPU造成的高能耗，計(jì)算卡與計(jì)算卡之間的通信延遲，計(jì)算集群與計(jì)算集群之間的通信延遲和算力損耗。

那么，如果用光來計(jì)算，用光來傳輸，會怎么樣？

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò) 

光子計(jì)算初創(chuàng)公司Lightmatter

Lightmatter近日宣布成功融資4億美元，這一巨額資金將用于突破現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的瓶頸。

Lightmatter作為一家在光學(xué)領(lǐng)域具有創(chuàng)新實(shí)力的公司，其研發(fā)的光學(xué)技術(shù)成功應(yīng)用于AI算力集群，實(shí)現(xiàn)了性能的飛躍。

傳統(tǒng)的電子傳輸在數(shù)據(jù)處理速度上逐漸面臨瓶頸，而Lightmatter的光學(xué)技術(shù)則利用光子的特性，以光速進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理，大大減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，從而顯著提高了整個(gè)算力集群的運(yùn)行效率。

這種技術(shù)突破并非一蹴而就，是Lightmatter團(tuán)隊(duì)長期投入研發(fā)的成果。他們在光學(xué)芯片設(shè)計(jì)、光通信協(xié)議等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究和創(chuàng)新，克服了諸多技術(shù)難題，最終實(shí)現(xiàn)了將光學(xué)技術(shù)與AI算力集群的完美融合。

Lightmatter由Nicholas Harris、Darius Bunandar和Thomas Graham于2017年創(chuàng)立。Nicholas Harris是麻省理工學(xué)院量子光子實(shí)驗(yàn)室的成員，2012年，他與合作者實(shí)現(xiàn)了“可編程納米光子處理器”（PNP），這是一種基于硅光子學(xué)的光學(xué)處理器，可以對光進(jìn)行矩陣變換。

光子計(jì)算重塑AI算力集群

Lightmatter有光子計(jì)算單元，有光學(xué)芯片封裝和傳輸技術(shù)，能夠系統(tǒng)化提升整個(gè)AI計(jì)算集群的計(jì)算力，計(jì)算效率，并降低功耗。

Lightmatter的光學(xué)互連層技術(shù)允許數(shù)百個(gè)GPU同步工作，極大地簡化了AI模型訓(xùn)練和運(yùn)行的復(fù)雜性和成本。

AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)中心行業(yè)迎來了前所未有的增長，但并非簡單的增加GPU數(shù)量就能解決問題。

高性能計(jì)算專家早已指出，如果超級計(jì)算機(jī)的節(jié)點(diǎn)在等待數(shù)據(jù)輸入時(shí)處于空閑狀態(tài)，那么節(jié)點(diǎn)的速度再快也無濟(jì)于事。

互連層是將CPU和GPU架構(gòu)成一個(gè)巨大計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵，而Lightmatter通過其自2018年以來開發(fā)的光子芯片，構(gòu)建了目前最快的互連層。

公司CEO兼創(chuàng)始人Nick Harris表示，超大規(guī)模計(jì)算需要更高效的光子互連技術(shù)，而傳統(tǒng)的Cisco交換機(jī)無法滿足這一需求。

目前，數(shù)據(jù)中心行業(yè)的頂尖技術(shù)是NVLink和NVL72平臺，但這些技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)速度和延遲方面仍存在瓶頸。

Lightmatter的光子互連技術(shù)通過純光學(xué)接口，每根光纖可達(dá)到1.6 terabits，顯著提升了數(shù)據(jù)中心的性能。

創(chuàng)始人Harris指出，光子技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超預(yù)期，經(jīng)過七年的艱苦研發(fā)，Lightmatter已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接市場的挑戰(zhàn)。

超快計(jì)算，超快連接，軟件兼容

Lightmatter的產(chǎn)品分為光子計(jì)算平臺（Envise），芯片互連產(chǎn)品（ Passage）和適配軟件（Idiom）三部分。

Envise：是世界首個(gè)光子計(jì)算平臺，每個(gè)Envise處理器擁有256個(gè)RISC內(nèi)核，提供400Gbps的芯片間互連帶寬，而且支持PCI-E 4.0標(biāo)準(zhǔn)接口，具有不錯(cuò)的兼容性。

Envise處理器的原理是光通過波導(dǎo)進(jìn)行計(jì)算，而每增加一種顏色的光源，就能相應(yīng)增加運(yùn)算速度。

同樣是一個(gè)計(jì)算核心，當(dāng)光源種類達(dá)到8種，就能提升8倍的計(jì)算性能，同時(shí)計(jì)算效率也達(dá)到普通計(jì)算核心的2.6倍。當(dāng)計(jì)算核心和光源種類同步提升時(shí)，計(jì)算性能可以提升數(shù)十倍。

Passage：是一種利用光子進(jìn)行芯片互連的技術(shù)，屬于I/O技術(shù)的一種。任何超級計(jì)算機(jī)都由許多小型獨(dú)立計(jì)算機(jī)組成，為了發(fā)揮性能，它們必須不斷相互通信，確保每個(gè)核心都知道其他核心的進(jìn)展，并協(xié)調(diào)超級計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)應(yīng)對的極其復(fù)雜的計(jì)算問題。

Lightmatter的技術(shù)利用波導(dǎo)（wave guide）而非光纖在一個(gè)大的芯片間為各個(gè)不同種類的計(jì)算核心互連并傳輸數(shù)據(jù)，這提供了極高的并行互連帶寬。

Idiom：是一個(gè)工作流工具，它可以讓基于Pytorch、TensorFlow或ONNX等框架構(gòu)建的模型，直接在Envise計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上使用。無需更改 Pytorch、TensorFlow或ONNX文件。

此外，它還為開發(fā)者提供一系列方便的工具，例如可以自動(dòng)虛擬化每個(gè) Envise服務(wù)器，在多個(gè)Envise服務(wù)器之間執(zhí)行分區(qū)，為多個(gè)不同的用戶個(gè)性化分配使用的芯片數(shù)量。

市場競爭格局

Lightmatter的光子互連技術(shù)不僅提升了數(shù)據(jù)中心的性能，還吸引了包括微軟、亞馬遜、xAI和OpenAI在內(nèi)的眾多大型數(shù)據(jù)中心公司的關(guān)注。

此次4億美元的D輪融資使Lightmatter的估值達(dá)到44億美元，成為光子計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。

但專注于光子計(jì)算的公司，不止Lightmatter一家，Celestial AI也在今年3月獲得了1.75億美元的C輪融資，它主要利用光在芯片內(nèi)部和芯片之間進(jìn)行數(shù)據(jù)移動(dòng)，與Lightmatter的Passage類似。

中國市場上也有不少在光子計(jì)算領(lǐng)域耕耘的公司，只是它們的發(fā)展規(guī)模相對較小。

目前，中國市場的AI算力硬件公司們，其實(shí)面臨著彎道超車的機(jī)會。這個(gè)局面有些像中國的新能源汽車行業(yè)，不在舊有的體系架構(gòu)上追趕國外巨頭，而用新技術(shù)去滿足新需求，建立自己的優(yōu)勢。

一方面AI計(jì)算是一個(gè)相對較新的領(lǐng)域，海外的公司有領(lǐng)先，但是并沒有構(gòu)建很難逾越的壁壘，另一方面AI是專有計(jì)算，有不少開源的計(jì)算架構(gòu)適合AI。

中國公司只要能研發(fā)出一些自有的IP，再利用本身就具有的強(qiáng)工程能力，就很有可能開發(fā)出至少不遜于海外的算力硬件。

結(jié)尾：

未來，Lightmatter不僅將繼續(xù)優(yōu)化互連技術(shù)，還將開發(fā)新的芯片基板，進(jìn)一步提升光子計(jì)算的性能。Harris預(yù)測，未來十年，互連技術(shù)將成為摩爾定律的核心。

內(nèi)容來源于：阿爾法公社：用光學(xué)讓AI算力集群提速數(shù)十倍，Lightmatter融資4億美元｜AlphaFounders；安特恩：光子計(jì)算新紀(jì)元：Lightmatter融資4億美元，引領(lǐng)AI數(shù)據(jù)中心革命

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨趨勢丨速度提升數(shù)十倍，用光子計(jì)算重塑AI算力集群