從更快的處理器到更便宜的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步點(diǎn)燃了人工智能的新時(shí)代。如今，對(duì)更快、更節(jié)能的人工智能模型的需求，正推動(dòng)著半導(dǎo)體領(lǐng)域的一波創(chuàng)新浪潮。

近期，LuminousComputing從包括比爾?蓋茨和Uber首席執(zhí)行官DaraKhosrowshahi在內(nèi)的知名投資者那里，籌集了900萬美元的種子資金。LuminousCompuTIng有一個(gè)宏偉的計(jì)劃，要用一種新的芯片加速人工智能：傳統(tǒng)半導(dǎo)體使用電子來幫助進(jìn)行人工智能模型所需的數(shù)學(xué)計(jì)算，Luminous使用了光。

包括自動(dòng)駕駛汽車和無人機(jī)制造商在內(nèi)的許多行業(yè)，正試圖在自己的機(jī)器中植入越來越多的人工智能。但像中央處理器這樣被廣泛使用的電子芯片并不適合這些任務(wù)，因?yàn)樗鼈兒碾娏看?，而且處理?shù)據(jù)的速度也不夠快。

這些限制可能會(huì)導(dǎo)致滯后和延遲——比如等待機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果來寫論文是一件很惱火的事情；但如果你依賴人工智能算法在繁忙的街道上引導(dǎo)一輛汽車行駛，后果會(huì)嚴(yán)重得多。

目前，人工智能的瓶頸越來越嚴(yán)重。人工智能研究機(jī)構(gòu)OpenAI的一項(xiàng)研究表明，訓(xùn)練最大的人工智能模型所需的計(jì)算能力每三個(gè)半月就會(huì)增長(zhǎng)一倍。

Luminous的CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人MarcusGomez指出，盡管圍繞人工智能有很多炒作，但底層硬件的局限性正在阻礙進(jìn)步。他說：“多年前，硅谷曾向我們承諾，將推出人工智能驅(qū)動(dòng)的《星際迷航》(StarTrek)現(xiàn)實(shí)版，但我們?nèi)栽诘却牡絹?。更?qiáng)大的人工智能芯片可以推動(dòng)一切，從幫助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，到可以在智能手機(jī)上運(yùn)行的新型人工智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序。”

Luminous認(rèn)為光是這一問題的解決方案。它使用激光通過芯片上被稱為波導(dǎo)的微小結(jié)構(gòu)來發(fā)射光。通過使用不同顏色的光同時(shí)利用波導(dǎo)移動(dòng)多個(gè)數(shù)據(jù)塊，它可以超越傳統(tǒng)電子芯片的數(shù)據(jù)承載能力。

快速傳輸大量信息的能力說明，光學(xué)處理器非常適合處理驅(qū)動(dòng)人工智能模型的大量計(jì)算。同時(shí)，它們的耗能比電子芯片少得多。

Luminous的另一位聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官M(fèi)itchellNahmias表示，該公司目前的原型機(jī)可以比其他最先進(jìn)的人工智能芯片節(jié)能3個(gè)數(shù)量級(jí)。這家創(chuàng)業(yè)公司的處理器是基于Nahmias和普林斯頓大學(xué)的其他學(xué)者多年來的研究成果而開發(fā)的。

（來源：PRINCETONUNIVERSITY）

然而，Luminous仍面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)。像Lightelligence和lightmatter這樣的創(chuàng)業(yè)公司，也在致力于開發(fā)光學(xué)芯片來加速人工智能，此外，像英特爾這樣的半導(dǎo)體巨頭正在加速該領(lǐng)域的研究，并可能推出新的光學(xué)處理器。

麻省理工學(xué)院教授、Lightmatter技術(shù)顧問DirkEnglund認(rèn)為，Luminous在量產(chǎn)上可能會(huì)面臨挑戰(zhàn)。比如光芯片需要從激光器到電光調(diào)制器等各種設(shè)備來控制光以使其工作，這是光芯片尚未廣泛運(yùn)用的一個(gè)重要原因。

蓋茨和其他贊助商打賭，Gomez、Nahmias和Luminous的另一位聯(lián)合創(chuàng)始人MichaelGao能夠克服各種障礙。他們還打賭，那些突破計(jì)算瓶頸的公司，將釋放人工智能的真正潛力。

曾投資Luminous種子基金的Neo風(fēng)險(xiǎn)基金的AliPartovi指出，即便是智能手機(jī)上的語音助手之類的東西，也很容易出現(xiàn)故障，因?yàn)檫@些設(shè)備缺乏足夠的人工智能計(jì)算能力。

本文來源：DeepTech深科技