От плащей-невидимок к чипам ИИ: Neurophos привлекает $110 млн на создание компактных оптических процессоров для нейросетей

Двадцать лет назад профессор Университета Дьюка Дэвид Р. Смит использовал искусственные композитные материалы, называемые «метаматериалами», для создания плаща-невидимки в реальной жизни. Хотя этот плащ не работал так, как у Гарри Поттера, и обладал ограниченной способностью скрывать объекты от света лишь одной микроволновой длины, эти достижения в материаловедении в конечном итоге нашли применение в исследованиях электромагнетизма.

Сегодня стартап в области фотоники Neurophos из Остина, выделившийся из Университета Дьюка и инкубатора Metacept (которым руководит Смит), развивает эти исследования, чтобы решить, возможно, главную проблему, стоящую перед AI-лабораториями и гиперскейлерами: как наращивать вычислительную мощность, удерживая потребление энергии под контролем.

Стартап создал «модулятор на метаповерхности» с оптическими свойствами, позволяющими ему работать как тензорный процессор для выполнения матрично-векторного умножения — математической операции, лежащей в основе множества AI-задач (особенно вывода), которую сейчас выполняют специализированные GPU и TPU, использующие традиционные кремниевые затворы и транзисторы. Размещая тысячи таких модуляторов на чипе, Neurophos заявляет, что её «оптический процессор» значительно быстрее кремниевых GPU, массово используемых в AI-дата-центрах, и намного эффективнее в задачах вывода (запуска обученных моделей), которые могут быть довольно затратными.

Для финансирования разработки своих чипов Neurophos только что привлекла 110 миллионов долларов в раунде финансирования Серии А под руководством Gates Frontier (венчурной фирмы Билла Гейтса), при участии M12 от Microsoft, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures, Space Capital и других.

Фотонные чипы сами по себе не новы. В теории они обеспечивают более высокую производительность, чем традиционный кремний, поскольку свет выделяет меньше тепла, чем электричество, может перемещаться быстрее и гораздо менее чувствителен к изменениям температуры и электромагнитных полей.

Но оптические компоненты, как правило, намного крупнее своих кремниевых аналогов, и их сложно производить массово. Кроме того, им требуются преобразователи для перевода данных из цифровой формы в аналоговую и обратно, которые могут быть громоздкими и потреблять много энергии.

Однако Neurophos утверждает, что разработанная ими метаповерхность способна решить все эти проблемы одним махом, поскольку она примерно «в 10 000 раз» меньше традиционных оптических транзисторов. Как заявляет стартап, малый размер позволяет разместить тысячи таких элементов на одном чипе, что обеспечивает гораздо более высокую эффективность по сравнению с традиционным кремнием, поскольку чип может выполнять значительно больше вычислений одновременно.

«Когда вы уменьшаете размер оптического транзистора, вы можете выполнять гораздо больше математических операций в оптической области, прежде чем потребуется обратное преобразование в электронную область», — пояснил TechCrunch доктор Патрик Боуэн, генеральный директор и соучредитель Neurophos. «Если вы хотите добиться скорости, сначала необходимо решить проблему энергоэффективности. Потому что если вы сделаете чип в 100 раз быстрее, он будет потреблять в 100 раз больше энергии. Таким образом, привилегия высокой скорости появляется только после решения проблемы энергопотребления».

В результате, как утверждает Neurophos, получается оптический процессор, который может радикально превзойти графический процессор Nvidia B200 для ИИ. Стартап заявляет, что его чип работает на частоте 56 ГГц, обеспечивая пиковую производительность в 235 Пета операций в секунду (POPS) при потреблении 675 ватт. Для сравнения, B200 может выдать 9 POPS при 1000 ватт.

Боуэн сообщает, что Neurophos уже подписала контракты с несколькими клиентами (хотя и отказался назвать их), и такие компании, как Microsoft, «очень внимательно изучают» продукты стартапа.

Тем не менее, стартап выходит на переполненный рынок, где доминирует Nvidia — самая дорогая публичная компания в мире, чья продукция в той или иной степени лежит в основе всего бума искусственного интеллекта. Существуют и другие компании, работающие над фотоникой, хотя некоторые, как, например, Lightmatter, сместили фокус на межсоединения. Кроме того, Neurophos находится ещё в нескольких годах от начала серийного производства, ожидая выхода своих первых чипов на рынок к середине 2028 года.

Но Боуэн уверен, что преимущества в производительности и эффективности, обеспечиваемые их модуляторами на метаповерхности, станут достаточным конкурентным барьером.

«То, чем занимаются все остальные, включая Nvidia, с точки зрения фундаментальной физики кремния, — это скорее эволюция, а не революция, и это привязано к прогрессу TSMC. Если посмотреть на улучшение техпроцессов TSMC, в среднем их энергоэффективность повышается примерно на 15%, и на это уходит пара лет», — сказал он.

«Даже если мы проследим за эволюцией архитектуры Nvidia за последние годы, к моменту нашего выхода на рынок в 2028 году мы сохраним колоссальное преимущество перед всеми конкурентами, поскольку начинаем с показателя, в 50 раз превосходящего Blackwell как по энергоэффективности, так и по чистой скорости».

Чтобы решить традиционные проблемы массового производства оптических чипов, Neurophos заявляет, что её чипы могут изготавливаться с использованием стандартных материалов, инструментов и процессов кремниевого производства.

Новое финансирование будет направлено на разработку первой интегрированной фотонной вычислительной системы компании, включая готовые для дата-центров модули OPU, полный стек программного обеспечения и оборудование для раннего доступа разработчиков. Компания также открывает инженерную площадку в Сан-Франциско и расширяет свою штаб-квартиру в Остине, штат Техас.

«Современный AI-инференс требует колоссальных объёмов энергии и вычислительных мощностей, — заявил в своём обращении доктор Марк Тремблей, корпоративный вице-президент и технический специалист по базовой инфраструктуре ИИ в Microsoft. — Нам нужен прорыв в области вычислений, сопоставимый со скачком в развитии самих AI-моделей, и именно это создаёт технология Neurophos и её высококлассная команда».