더 작은 트랜지스터를 칩에 집어넣는 능력은 오늘날의 유비쿼터스 컴퓨팅 시대를 가능하게 했습니다. 그러나 일부 전문가의 의견에 따르면 이러한 접근 방식은 마침내 한계에 도달했습니다. 무어의 법칙의 종말을 선언하다 관련 원리는 데나르 척도로 알려져 있습니다.
이러한 발전은 최악의 시기에 이루어질 수 없습니다. 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 인공 지능의 부상으로 인해 최근 몇 년간 급증했으며, 그 수요는 줄어들 기미를 보이지 않습니다.
이제 세 명의 MIT 졸업생이 설립한 회사인 Lightmatter는 칩의 생명선을 다시 생각함으로써 컴퓨팅 분야에서 놀라운 발전을 이어가고 있습니다. 회사는 전기에만 의존하는 대신 빛을 사용하여 데이터를 처리하고 전송합니다. 회사의 첫 두 제품인 AI 운영 칩과 칩 간 데이터 전송을 촉진하는 상호 연결은 광자와 전자를 사용하여 보다 효율적인 운영을 추진합니다.
“우리가 해결하고 있는 두 가지 문제는 '칩은 어떻게 대화하는가?'와 '이것을 어떻게 수행하는가?'입니다.” [AI] “계좌요?” Lightmatter의 공동 창립자이자 CEO인 Nicholas Harris 박사('17)는 “우리의 첫 두 제품인 Envise와 Passage를 통해 우리는 이 두 가지 질문을 모두 다루고 있습니다.”라고 말합니다.
문제의 규모와 AI에 대한 수요의 신호로 Lightmatter는 2023년에 12억 달러의 가치로 최대 3억 달러를 모금했습니다. 이 회사는 현재 데이터 센터 및 인공 지능 모델의 막대한 전력 수요를 줄이기 위해 세계 최대 기술 기업과 함께 자사 기술을 시연하고 있습니다.
Harris는 “우리는 수십만 개의 차세대 컴퓨팅 장치로 구성된 자체 상호 연결 기술은 물론 플랫폼을 활성화할 것입니다.”라고 말합니다. “이것은 우리가 구축하고 있는 기술이 없었다면 불가능했을 것입니다.”
아이디어부터 $100,000까지
MIT에 합류하기 전 Harris는 반도체 회사인 Micron Technology에서 근무하며 통합 칩의 기본 하드웨어를 연구했습니다. 이 경험을 통해 그는 컴퓨터 성능을 향상하기 위한 전통적인 접근 방식(각 칩에 더 많은 트랜지스터를 밀어넣는 방식)이 어떻게 한계에 도달했는지 깨닫게 되었습니다.
Harris는 “컴퓨팅 로드맵이 어떻게 느려지고 있는지 보고 이를 계속 유지할 수 있는 방법을 찾고 싶었습니다.”라고 말합니다. “어떤 접근 방식으로 컴퓨터를 향상시킬 수 있을까요? 양자 컴퓨팅과 포토닉스가 그러한 경로 중 두 가지였습니다.”
Harris는 전기 공학 및 컴퓨터 과학과의 부교수인 Dirk Englund의 감독하에 박사 과정을 위한 광자 양자 컴퓨팅 작업을 위해 MIT에 왔습니다. 이 작업의 일환으로 그는 전기 대신 빛을 사용하여 정보를 전송하고 처리할 수 있는 통합 실리콘 기반 광자 칩을 만들었습니다.
이 작업으로 인해 수십 개의 특허가 취득되었으며 Nature와 같은 권위 있는 저널에 80개 이상의 연구 논문이 게재되었습니다. 그러나 또 다른 기술도 MIT에서 Harris의 관심을 끌었습니다.
해리스는 AI 기술을 언급하며 “강당을 따라 걸어가면서 학생들이 강당 크기의 강의실 밖에 모여 있는 것을 보았고, 교수들이 딥 러닝을 가르치는 모습을 라이브 강의 영상으로 시청했던 기억이 난다”고 회상했다. “캠퍼스의 모든 사람들이 딥 러닝이 크게 성장할 것이라는 것을 알고 있었기 때문에 이에 대해 더 많이 배우기 시작했고, 광자 양자 컴퓨팅을 위해 제가 구축하고 있던 시스템이 실제로 딥 러닝에 활용될 수 있다는 것을 깨달았습니다.”
Harris는 박사 학위를 취득한 후 교수가 되려고 했으나 스타트업을 통해 더 많은 자금을 유치하고 더 빠르게 혁신할 수 있다는 것을 깨달았습니다. Englund의 연구실과 경영학 석사 Thomas Graham 박사. '18. 창업자들은 다음을 통해 스타트업 세계에 성공적으로 진출했습니다. 승리 2017년 MIT 창업경진대회 $100,000.
빛을 보다
Lightmatter의 Envise 칩은 메모리와 같이 전자가 잘 수행하는 컴퓨팅 부분을 담당하고 이를 딥 러닝 모델을 위한 대규모 행렬 곱셈을 수행하는 등 빛이 잘 수행하는 작업과 결합합니다.
Harris는 “포토닉스를 사용하면 데이터가 다양한 빛 색상으로 제공되므로 동시에 여러 계산을 수행할 수 있습니다.”라고 설명합니다. “한 가지 색상에서는 개의 이미지를 가질 수 있습니다. 다른 색상에서는 고양이의 이미지를 가질 수 있습니다. 그리고 다른 색상에서는 나무가 있을 수 있으며 이 세 가지 프로세스는 동일한 광학 계산을 거칠 수 있습니다.” 이 장치는 동시에 매트릭스 가속기이기도 합니다. 이를 통해 각 영역의 운영이 증가하고 기존 장비를 재사용하여 에너지 효율성이 향상됩니다.”
Passage는 광섬유 케이블이 빛을 사용하여 장거리로 데이터를 전송하는 것과 유사한 방식으로 빛의 대기 시간 및 대역폭 이점을 활용하여 프로세서를 연결합니다. 또한 전체 칩만큼 큰 칩을 단일 프로세서로 작동할 수 있습니다. 칩 간에 정보를 전송하는 것은 클라우드 컴퓨팅을 지원하고 ChatGPT와 같은 AI 시스템을 지원하는 대규모 서버 팜을 지원하는 데 핵심입니다.
두 제품 모두 컴퓨팅 분야에서 에너지 효율성을 달성하도록 설계되었으며, 해리스는 에너지 소비를 크게 늘리지 않고도 증가하는 수요를 따라잡는 데 필요하다고 말합니다.
Harris는 “2040년까지 지구상의 전체 에너지 사용 중 약 80%가 데이터 센터와 컴퓨팅에 사용될 것이며 AI가 그 중 큰 부분을 차지할 것이라고 예측하는 사람들도 있습니다.”라고 말합니다. “이러한 대규모 AI 모델을 교육하기 위한 컴퓨팅 배포를 살펴보면 수백 메가와트를 사용하는 경향이 있습니다. 에너지 사용량은 도시 규모와 비슷합니다.”
Lightmatter는 현재 엔드투엔드 배포를 위해 칩 제조업체 및 클라우드 제공업체와 협력하고 있습니다. Harris는 회사의 장비가 실리콘으로 작동하기 때문에 대규모 공정 변경 없이 기존 반도체 제조 시설을 통해 생산할 수 있다고 지적합니다.
야심찬 계획은 환경과 경제에 큰 영향을 미칠 컴퓨팅의 새로운 길을 열도록 설계되었습니다.
Harris는 “우리는 계속해서 컴퓨터의 모든 부품을 조사하여 빛이 컴퓨터의 속도를 높이고 에너지 효율을 높이고 더 빠르게 만들 수 있는 부분을 찾아 계속해서 해당 부품을 교체할 것입니다.”라고 말합니다. “현재 우리는 Passage와의 상호 연결과 Envise와의 컴퓨팅에 중점을 두고 있습니다. 하지만 시간이 지나면 차세대 컴퓨터를 구축할 것이며 모든 것이 빛을 중심으로 돌아가게 될 것입니다.”
"트위터를 통해 다양한 주제에 대한 생각을 나누는 아 동율은 정신적으로 깊이 있습니다. 그는 맥주를 사랑하지만, 때로는 그의 무관심함이 돋보입니다. 그러나 그의 음악에 대한 열정은 누구보다도 진실합니다."