2020年8月4日 机器视觉与计算机视觉技术

Lightelligence发布了其光人工智能加速器芯片的原型

使用光而不是电子来进行计算的加速器芯片有望给人工智能模型的训练和推理带来额外的能量。理论上,他们可以以光速处理算法——比当今最快速的逻辑门电路快得多——但到目前为止,光的不可预测性阻碍了大多数从光学角度模拟晶体管的尝试。

不过,总部位于波士顿的Lightelligence公司声称,他们的光学人工智能芯片已经取得了一定程度的成功。它表示,与传统硬件相比,延迟提高了1万倍,并且估计功耗“数量级”更低。

支撑其发展的技术源自该公司首席执行官沈逸琛2017年与人合著的一篇论文。沈博士当时是麻省理工学院的博士生,在麻省理工学院物理系教授、光子学和现代电磁学小组负责人马林·索尔贾西克的指导下研究光子材料。

几个月后,Lightelligence成立,Soljacic是第一批加入该公司董事会的公司之一。

“像伊晨这样的学生在教授的职业生涯中经历过一两次,即使是在麻省理工学院。他利用自己在纳米光子学和机器学习方面的背景,发明了这一领域的光学应用于人工智能。他是一个真正的先驱。

该芯片的尺寸与印刷电路板差不多,封装了类似光纤的光子电路,用于传输信号。它只需要有限的能量,因为光产生的热量比电少,而且不太容易受到环境温度、电磁场和其他噪音的影响。它被设计用于插入网络边缘的现有机器,比如本地服务器,并最终附带一个软件栈,该软件栈与谷歌的Google的Tensorflow,Facebook的Caffe2和Pytorch常用框架中的算法兼容。

到目前为止,Lightelligence已经在其加速器上演示了MNIST,这是一种使用计算机视觉识别手写数字的基准机器学习模型。它记录了矩阵-向量乘法和其他线性运算——人工智能模型的关键组件——运行速度大约是最先进的电子芯片的100倍。

沈说:“我们很高兴能够展示我们的光学芯片AI计算系统。”“我们的原型……比我们在《自然·光子学》杂志上发表的论文中展示的系统快了10万倍,而且只有这个尺寸的一小部分。”这套系统是对我们团队的真实证明。”

到目前为止,Lightelligence已经筹集了1070万美元的风险投资,并拥有超过20名员工,其中包括来自哥伦比亚大学、佐治亚理工大学、北京大学和加州大学伯克利分校的多位业内资深人士。名单上最引人注目的是吉尔伯特·亨德利博士(Dr. Gilbert Hendry)和莫里斯·斯坦曼(Maurice Steinman),他曾在谷歌和微软担任过不同的职位。

光智能在光人工智能加速器领域基本上是独立的,但它与Lightmatter竞争,后者已经为自己的芯片筹集了两倍的资金(2200万美元)。(有趣的是,Lightmatter的首席执行官尼古拉斯·哈里斯(Nicholas Harris)是《自然光子学》那篇论文的合著者之一。)

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