312億超級獨角獸浮出水面:一把融資28億,極為低調(diào)
AI算力提升,不能只靠堆GPU。作者丨黃小貴
AI算力賽道又誕生一筆巨額融資。
近日,AI算力公司Lightmatter獲得新一輪4億美元(約合人民幣28.45億元)D輪融資。本輪由普徠仕(T. Rowe Price)領(lǐng)投,老股東GV、富達等跟投。本輪融資后,Lightmatter估值達到44億美元(約合人民幣312.91億元)。
Lightmatter試圖解決AI算力中心面臨的芯片運算效率問題以及巨大能耗問題,希望利用硅光子技術(shù),將芯片連接在一起來訓練AI深度學習,通過這種方式加快處理速度,同時降低能耗。原理是,Lightmatter的光學互連層可讓數(shù)百個GPU同步工作,從而簡化了昂貴而復(fù)雜的AI模型訓練和運行工作。
Lightmatter創(chuàng)立于2017年,總部位于美國加利福尼亞州,創(chuàng)始人是尼古拉斯·哈里斯(Nicholas Harris)。
尼古拉斯在麻省理工學院獲得電子工程和計算機科學博士學位,是光子學研究的專家,他的博士論文題目是《用于量子信息處理和AI的可編程納米光子學》。在讀博的時候,他制造了硅基集成光子芯片,可以用光而不是電來發(fā)送和處理信息。在讀博士之前,尼古拉斯曾在美光科技擔任研發(fā)工程師,他看到了高性能計算的前景。
具體來說,Lightmatter想解決的問題是芯片(GPU或CPU)互聯(lián)層效率的問題。從物理視角來看,訓練AI是把幾千塊GPU連在一起,但是這些GPU不是像光伏發(fā)電板一樣漫山遍野擺在山坡上,而是若干塊為一組,插在一個機架上,無數(shù)個機架與機架通過信號交換裝置再連起來,組成超大規(guī)模的算力中心。跑AI大模型的時候,數(shù)據(jù)輸入、輸出,這一大片GPU互連的過程也是有時間差的,有先有后。互聯(lián)速度越快,算力中心的速度就越快。Lightmatter想通過硅光子技術(shù)抹平時間差,讓GPU同步運行。
微軟、亞馬遜、 xAI 、 OpenAI 等巨頭都對Lightmatter的解決方案展現(xiàn)了巨大的興趣。因為現(xiàn)有算力中心都是巨大的建筑,里面塞滿了GPU,耗電量極大。有句話說,AI競爭的盡頭,是電力的競爭。而且,未來AI大模型可能需要更多GPU,如果沒有效率更高的方案,可能會出現(xiàn)一座小鎮(zhèn)那么大的算力中心,數(shù)不清的GPU在里面。這得生產(chǎn)多少GPU,得多少電?再未來呢,豈不是要建一座算力城?有人預(yù)測,到2040年,地球上大約80%的能源將用于數(shù)據(jù)中心和計算。
能實質(zhì)性省電、加快運算效率的方案,都讓巨頭們垂涎三尺。隨著摩爾定律的放緩和傳統(tǒng)硅基計算技術(shù)達到物理極限,光子技術(shù)成為計算技術(shù)持續(xù)進步的潛在救星。Lightmatter 的解決方案使用光纖取代了標準的電氣連接,實現(xiàn)了數(shù)百兆的帶寬,遠遠超過了目前算力中心所能達到的水平。
Lightmatter的旗艦產(chǎn)品叫Passage(上圖),它利用三維堆疊光子芯片在處理器之間移動數(shù)據(jù)。這種方法大大提高了AI集群的帶寬和性能,同時降低了功耗。通過將數(shù)千到數(shù)百萬個先進芯片集成到一個內(nèi)聚系統(tǒng)中。Lightmatter目前正在與芯片制造商和云服務(wù)提供商合作,以實現(xiàn)大規(guī)模部署。尼古拉斯指出,由于Lightmatter的設(shè)備是在硅上運行的,因此可以由現(xiàn)有的半導(dǎo)體制造設(shè)施生產(chǎn),無需大規(guī)模改變工藝。
尼古拉斯同時暗示:“這可能是我們最后一輪私人融資。”這可能意味著Lightmatter接下來就將籌備IPO了。
今年早些時候,Lightmatter還任命英偉達前高管西蒙娜·揚科夫斯基(Simona Jankowski)為CFO,進一步表明了沖刺上市的雄心壯志。
上周,紐約的Xscape Photonics也獲得了 4400 萬美元的 A 輪融資,它也是利用光子技術(shù)來解決AI數(shù)據(jù)中心在能源、性能和可擴展性方面的挑戰(zhàn),由IAG Capital Partners領(lǐng)投,思科投資和英偉達等公司跟投。
本文不構(gòu)成任何投資建議。
原文標題 : 312億超級獨角獸浮出水面:一把融資28億,極為低調(diào)
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