I chip ottici promettono prestazioni 350 volte superiori alla RTX 3080

Il futuro dei computer passa anche attraverso chip ottici, in grado di offrire elevate performance in ambito AI e Machine Learning.

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a cura di Antonello Buzzi

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Lightelligence ha annunciato il primo dispositivo informatico al mondo basato sulla fotonica con form factor ridotto, il che significa che utilizza la luce per eseguire operazioni di calcolo. La società afferma che l'unità è "centinaia di volte più veloce di una tipica unità di elaborazione, come NVIDIA RTX 3080". 350 volte più veloce, per l'esattezza, ma questo vale solo per alcuni tipi di applicazioni.

Ancora in fase di demo, il Photonic Arithmetic Computing Engine (PACE) integra elettronica e fotonica in un unico chassis, eseguendo operazioni alla velocità della luce e ottenendo così un'accelerazione estrema per determinati carichi di lavoro di calcolo AI, Deep Learning e Machine Learning. PACE accelera alcune applicazioni di accelerazione della matrice molto più velocemente dell'RTX 3080 di NVIDIA a causa della natura stessa dei suoi elementi di elaborazione. È abbastanza facile da capire: la latenza, che è l'intervallo di tempo tra il momento in cui viene ordinato che un evento si verifichi e il momento in cui si verifica effettivamente, è molto, molto più basso nel sistema di Lightelligence. Questo è il vantaggio dei dati che viaggiano alla velocità della luce.

Per raggiungere questo obiettivo, Lightelligence sapeva che avrebbe dovuto concentrarsi non solo sulle capacità ottiche del PACE, ma anche sui semiconduttori tradizionali e sulle soluzioni software che collegano i due. L'azienda si descrive quindi come un fornitore di hardware e software; l'azienda ha anche progettato algoritmi progettati specificamente per risolvere alcuni dei problemi informatici più fondamentali di oggi in un ambiente fotonico. Il PACE non è molto versatile quando si tratta di quali esatti carichi di lavoro è in grado di eseguire. In questa prospettiva, possiamo classificarlo come una sorta di ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): fa pochissime cose (o una singola cosa) molto, molto bene.

Tuttavia, il PACE raggiunge l'ambita specializzazione attraverso un ulteriore campo dell'informatica, che non solo rende il sistema più veloce, ma lo rende anche incredibilmente più efficiente. Mentre i tradizionali sistemi a semiconduttore hanno il problema del calore in eccesso causato dal passaggio di corrente attraverso elementi di livello nanometrico a frequenze altissime, il sistema fotonico elabora i suoi carichi di lavoro con riscaldamento ohmico zero: non c'è calore prodotto dalla resistenza attuale. Invece, è tutta una questione di luce.

Lightelligence si basa sul dottorato di ricerca del suo CEO. Questo perché quando "Deep Learning with Coherent Nanophotonic Circuits" è stato pubblicato su Nature nel 2017, il CEO e fondatore di Lightelligence, Yichen Chen, aveva già previsto un percorso per i circuiti ottici per essere in prima linea negli sforzi informatici di Machine Learning. Entro il 2020, la società aveva già ricevuto 100 milioni di dollari di finanziamenti e impiegava circa 150 dipendenti. Un anno dopo, Lightspeed ha realizzato un prodotto che dice essere "centinaia di volte più veloce di una tipica unità di elaborazione, come NVIDIA RTX 3080". 350 volte più veloce, per essere chiari.

Il debutto di PACE mira ad attirare abbastanza capitali per raggiungere comodamente il suo obiettivo di lanciare sul mercato un prodotto pilota di acceleratore AI nel 2022. Questo è ancora solo un obiettivo ambizioso nella visione dell'azienda, tuttavia, il suo obiettivo è quello di sviluppare e distribuire una soluzione hardware per il mercato di massa basata sulla fotonica già nel 2023, destinata ai mercati Cloud AI, Finance e Retail.