編譯：「wired」
人工智慧不斷發展，對保持ai執行所需的計算能力的渴望也與日俱增。
lightmatter，一家誕生於mit的初創公司，他們正在押注一款使用光運算的ai晶元，他們認為這種無盡的渴求正在給他們帶來新的機會。
lightmatter首席執行官尼克·哈里斯（nick harris）說：「在這種場景下，要麼我們發明新的計算機以繼續下去，要麼人工智慧放慢速度。」
常規的計算機晶元通過使用電晶體來控制通過半導體的電子流來工作。通過將資訊減少為一系列的1和0，這些晶元可以執行各種邏輯運算，並為複雜的軟體提供功能。
相比之下，lightmatter的晶元僅設計用於執行特定型別的數學計算，這對於執行功能強大的ai程式至關重要。
哈里斯（harris）最近在公司位於波士頓的總部向wired公司展示了這種新晶元。它看起來像是乙個普通的計算機晶元，上面有幾根光纖線。但是它通過在細小的通道內分離和混合光束（僅幾奈米）來執行計算。下層的矽晶元可協調光子部件的功能，並提供臨時的儲存器儲存。
lightmatter計畫在今年晚些時候開始發售其首款基於光的ai晶元，稱為envise。它的合作夥伴將發貨包含16個envise晶元的刀片伺服器，以適合常規資料中心。該公司已從**（前google ventures），spark capital和matrix partners籌集了2200萬美元。
該公司表示，根據任務的不同，其晶元的執行速度比頂級nvidia a100 ai晶元快1.5至10倍。例如，lightmatter執行乙個名為bert的自然語言模型，說envise的速度是nvidia晶元的五倍。但僅消耗了六分之一的功耗。針對這個，英偉達拒絕置評。
該技術具有技術限制，那就是他們可能很難說服公司轉而使用未經驗證的設計。但是，semico的分析師rich wawrzyniak簡要介紹了這項技術，他說他相信這項技術很有可能獲得關注。他說：「他們向我展示的東西-我認為這很好。」
wawrzyniak期望大型科技公司至少可以測試該技術，因為對ai的需求及其使用成本增長如此之快。他說：「從許多不同的角度來看，這是乙個緊迫的問題。」 資料中心的電力需求「像火箭一樣攀公升」。
對於某些ai計算，lightmatter的晶元速度更快，效率更高，因為可以在不同波長的光中更高效地編碼資訊，並且控制光比通過電晶體控制電子流所需的功率更少。
lightmatter晶元的乙個關鍵限制是它的計算是模擬的，而不是數字的。這使它本質上不如數字矽晶元準確，但是該公司已經提出了提高計算精度的技術。lightmatter最初會將其晶元推向市場，用於執行預先訓練的ai模型，而不是用於訓練模型，因為後者需要較低的精度，但是harris原則上可以做到兩者兼而有之。
訓練和執行深度神經網路意味著需要執行許多平行計算，這項任務非常適合高階圖形晶元。深度學習的興起已經激發了新晶元設計的興旺發展，從用於資料中心的專用晶元設計到用於移動裝置和可穿戴裝置的高效設計。
加州大學洛杉磯分校（ucla）從事光子計算的aydogan ozcan教授認為，人工智慧的興起可以使lightmatter等技術脫穎而出。他建議向新形式的光子計算的轉變甚至可能會開闢新的ai方式。他說：「我們可能會看到在計算速度，功能和並行性方面的重大進步，這將進一步推動並加速ai的成功。」
使用光進行計算的想法可追溯到2023年代。但是事實證明，電子計算對於開發和商業化更為實用。貝爾實驗室（bell labs）在2023年代嘗試建立一種通用的基於光的晶元，但由於難以構建有效的光敏電晶體而失敗了。
lightmatter表示，其晶元可以放入現有的資料中心，並可以與大多數主要的ai軟體一起使用。該公司計畫在今年晚些時候推出一種新技術，以使用其光子技術連線晶元，包括其他公司製造的晶元。光被廣泛用於使用光纖電纜在計算機之間傳遞資訊。
哈里斯（harris）認為，由於成本和能源使用的**以及即將出現的工程限制，人工智慧將在未來幾年陷入困境。隨著工程師試圖將更多的電晶體塞入晶元以提高效能，晶元可能變得過熱而無法管理。
即使晶元製造商繼續使用聰明的工程和製造方法從設計中提取更多的計算量，但ai領域似乎處於幾乎不可持續的軌道上。openai的最新資料顯示，進行具有里程碑意義的ai研究所需的計算機能力大約每3.4個月翻一番-在2023年至2023年期間增長了300,000倍。
但是一些ai專家警告說，由於不斷擴大計算機功能的成本，ai的進展可能會開始放緩。其他人則擔心耗電量大的ai演算法的廣泛使用對環境的潛在影響。
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