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不止于量子!“光与热”两大架构重塑计算前沿

发布时间:2024-05-07
 
在探索超越传统计算机性能的途径中,量子计算通常被视为一种前沿技术。然而,它并非解决所有计算挑战的唯一方案。事实上,最近有两家公司推出了基于独特物理原理的计算设备,这些设备专门针对特定应用设计,据称在处理特定问题上,其效率甚至超过传统和量子计算方法
 
这一发展不仅展示了计算技术的多样化可能性,也突显了在特定领域内寻找定制化解决方案的重要性。
 
 
 
第一家公司位于以色列,名为LightSolver,最近推出了其LPU100系统。
 
LightSolver由魏茨曼研究所的物理博士 Ruti Ben Shlomi博士和Chene Tradonsky博士创建,LPU100激光系统瞄准高性能计算、量子和超级计算机
 
该系统采用100个激光器解决复杂的优化问题,作为一种纯光学计算平台,LPU100突破了电子设备的性能限制,能以前所未有的速度执行复杂的数学运算。例如,它能处理多达一百万个变量的NP-hard优化问题,其矢量矩阵乘法等运算的速度能够达到10纳秒,远快于传统计算方法。此技术核心在于将问题变量转化为具有相对相位的激光位,并通过激光器间的交互作用完成计算。
 
LPU100的另一个突出优点是其能在常温环境下运行,且体积仅相当于传统的台式电脑。
 
LightSolver公司认为,他们的设备在物流、制造业、航空航天和金融等多个领域具有广泛的应用潜力。公司最近公布了一项基准测试,该测试针对现场服务技术人员调度问题,将他们的解决方案与使用Gurobi(当今广泛使用的领先经典优化求解器之一)的传统解决方案进行了比较,并展示了显著的性能提升。
 
 
LightSolver公司由魏茨曼科学研究院的物理学家在2020年成立,其投资者包括TAL Ventures、Entree Capital、IBI Tech Fund和Angular Ventures。
 
 
第二家公司名为Extropic,采取了一种截然不同的物理原理和应用领域策略。他们利用热力学及物质的自然波动来解决生成式人工智能问题,特别擅长处理概率型AI算法。Extropic相信,他们的方法在速度上可以比任何采用数字逻辑的系统快上数个数量级。
 
Extropic概率人工智能加速器的原理
 
外向加速器的运行原理
 
目前,公司正在开发一个基于芯片的全栈平台,其首批设计采用超导神经元,但计划未来也采用常温半导体。当今AI超级计算机的一个主要问题是高电力消耗,因此,Extropic的这种替代技术不仅可能在性能上有优势,还可能大幅降低功耗和运营成本。
 
Extropic芯片的显微镜图像
 
Extropic由前Alphabet X物理与AI团队的量子技术负责人Guillaume Verdon在2022年创立。Guillaume是量子深度学习领域的先驱,在滑铁卢大学攻读博士期间就创建了后来成为谷歌TensorFlow Quantum项目的初创公司,并最终加入了谷歌量子AI团队。
 
目前,Extropic的团队已经集结了来自Alphabet X、谷歌量子AI、AWS、IBM、Meta、英伟达、Xanadu等知名公司和顶尖学术机构的科研人员。
 
2023年12月,该公司完成了1410万美元的种子轮融资,资金来自多家风险投资公司和天使投资者。
 
Extropic正在研发的超导芯片完全是被动式的,只有在测量或操纵状态时才消耗能量,这使得这些神经元极可能成为全宇宙中最节能的神经元。此外,公司还在开发可以在常温下运作的半导体设备,以利用标准的制造工艺和供应链实现大规模生产。这将使得Extropic的加速器可以被装入类似GPU的扩展卡中,使得更多用户能够轻松接入热力学AI加速的能力。
 
随着Extropic芯片通过以快速、节能的物理方式完整运行各类概率算法,从而对这些算法进行本机加速,Extropic有望开启一个全新的人工智能加速机制,远远超出人们之前的想象。
 
 
 
参考链接:
[1]https://quantumzeitgeist.com/lightsolvers-lpu100-laser-system/
[2]https://quantumcomputingreport.com/two-physics-based-computational-devices-that-are-not-quantum-computers/
[3]https://www.nextbigfuture.com/2024/04/breakthrough-lightsolver-makes-ultrafast-laser-based-computers.html
[4]https://www.extropic.ai/accelerate

[5]https://www.extropic.ai/future

 

 
 

 

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