今月初め、あまり知られていないイスラエルのスタートアップ CogniFiber は、「現代のコンピューティングの処理方法」を再考することを目標に、6 万ドルの A ラウンドを完了しました。それ以上でもそれ以下でもありません。 CogniFiber の共同創設者である Eyal Cohen 博士との一連の電子メールは、コンピューティングにおける数十年で最も根本的なブレークスルーとなる可能性のあるものに光を当てています。 発表の中心にあるのは、CogniFiber によって開発された独自のテクノロジである Deeplight です。これは、光内コンピューティングの最前線にあり、光ファイバー ケーブルが「信号が端末に到達する前にファイバー自体で複雑なアルゴリズムを処理する」能力です。
言い換えれば、光ファイバーファブリック自体が、適切な量の電子機器を追加して重労働を行います. CogniFiber は、2022 年 2022 月に完全なシステムのプロトタイプを立ち上げることを計画しています。これは、わずか数週間後 (執筆時点) であり、 年 月のレーザー科学およびフォトニック アプリケーションに関する CLEO 国際会議の中心的な舞台となります。
これらのテクノロジーはいずれも、短期間でエンド ユーザーに届くものではありません。 ラップトップやスマートフォンですぐに使用されるとは思わないでください。 利点のほとんどは、データセンターや科学研究の AI 業界で使用されます。
を使用して NVIDIA DGX-A100 をベースモデルとして使用すると、コーエン博士は TechRadar Pro に対し、標準の MLPerf ベンチマークを使用して 500 秒あたり 100 億タスクを実行できるようになり、これは現在のチャンピオンより 倍高速であると語った。 NVIDIA 生産性から。
パフォーマンスのスケーリングは、多数のコア (ファイバーあたり最大 100) を備えたファイバーを使用し、複数の波長を使用し、システムごとに多数のプロセッサを使用して達成できます。
競合他社が追いつくまでにどれくらいの時間がかかりますか? lightelligence、lightmatter、celestial.ai、Luminous など、シリコンベースのフォトニクスに取り組んでいる企業は多数ありますが、CogniFiber の性能とエネルギー効率に他社が対抗するのは難しいと Cohen 博士は確信しています。 さらに、リングフェンスされた知的財産 (11 件の特許出願) により、他の人が同様のアプローチを使用するのを思いとどまらせる可能性があります。
しかし、それだけではありません。フォトニック自動エンコード ニューラル ネットワーク システムは、わずか 500 W しか消費しないと予想されます。これは、他の競合他社よりも何倍も少ない値です。 これは、ワットあたりの TOPS などの重要な指標に関しては、数桁優れています。 同社は 2026 年までに、100 POPs/W の効率で毎秒 回以上の Exa オペレーションを達成したいと考えています。
サービスとしての AI ソリューションとして 1 年第 2023 四半期にベータ段階に達すると予想され、最初の商用製品は 2023 年末までに登場し、パッケージ製品に含まれるサービスに応じて、完全なシステムは約 1 万ドルで販売される予定です。
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