Şirket, yapay zeka operasyonlarında uzmanlaşmış bir çip ve çipler arasında veri aktarımını kolaylaştıran ara bağlantı geliştirdi. Bu başarı, bilgi işlem sektöründe enerji verimliliğini de artıracak.
AYŞE BAŞAK
Veri işleme ve taşımada elektriğe güvenmek yerine ışık kullanan, yapay zeka operasyonlarında uzmanlaşmış bir çip ve çipler arasında veri aktarımını kolaylaştıran bir ara bağlantı, operasyonları daha verimli hale getirmek için hem fotonları hem de elektronları kullanıyor. Bilgi işlem sektörüne enerji verimliliği kazandırmak üzere tasarlanan bu iki ürün çığır açacak nitelikte. İnsanlık, alışılmıştan küçük transistörleri bir çipe sığdırarak bilgi işlem çağını başlatmıştı. Ancak bilgisayar performansını artırmak için her çipin hacmi daha fazla transistör sığdırmak için yeterli olmuyor.
Kimi uzmanlar, 2040 yılına gelindiğinde gezegendeki tüm enerji kullanımının yaklaşık yüzde 80'inin veri merkezleri ve bilişime ayrılacağını ve yapay zekanın bunun çok büyük bir kısmını oluşturacağını öngörüyor. Böyle devasa yapay zeka modellerinin eğitimi için bilgi işlem dağıtımlarına bakıldığında bunların yüzlerce megawatt enerji kullanmaya doğru ilerlediği görülüyor.
VERİ İŞLEME VE TAŞIMA
Üç MIT mezunu tarafından kurulan Lightmatter ise bu sorunu çözecek ilerlemeye imza attı. Bu yöntemde yalnızca elektriğe güvenmek yerine veri işleme ve taşıma için ışık kullanıyor. Doktoralarını MIT’de yapan bilim insanlarının kurduğu şirketin ilk iki ürünü, Envise ve Passage, yapay zeka operasyonlarında uzmanlaşmış bir çip ve çipler arasında veri aktarımını kolaylaştıran bir ara bağlantı geliştirdi. Bu iki ürün operasyonları daha verimli hale getirmek için hem fotonları hem de elektronları kullanıyor.
YOL HARİTASINI HIZLANDIRDI
Bilgisayar için yavaşlayan yol haritasını yeniden hızlandırmak, hangi yaklaşımların bilgisayarları geliştirebileceğini bulmak için yola çıkan ekip kuantum hesaplama ve fotonik seçeneklerini değerlendirmiş. Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünde doçent olan Dirk Englund'un danışmanlığında doktora yapmak ve fotonik kuantum hesaplama üzerinde çalışmak üzere MIT'e gelen ekip üyelerinden Nicholas Harris, bu süreçte elektrik yerine ışık kullanarak bilgi gönderip işleyebilen silikon bazlı entegre fotonik çipler üretmeyi başarmış. Bu çalışma sayesinde Nature gibi prestijli dergilerde 80'den fazla araştırma makalesi yayınlanmış ve düzinelerce patent alınmış.
HIZLI İNAVASYON
Harris, bu süreçte yapay zekayı öğrenmeye yönelik öğrenci ilgisine de şahit olmuş. Öğrencilerin oditoryum büyüklüğündeki dev sınıflara sığmadığını, profesörlerin derin öğrenmeyi anlattığı derslerin canlı videolarını yayınladıklarını farketmiş. Harris, fotonik kuantum hesaplama için oluşturduğu sistemlerin aslında derin öğrenme için kullanılabileceğini de düşünmüş. Doktorasından sonra profesör olmayı planlarken, piyasada daha hızlı inovasyon yapabileceğini görmüş ve bu nedenle kendisiyle aynı laboratuvarda çalışan Darius Bunandar ve Thomas Graham ile bir şirket kurmuş.
AYNI ANDA BİRDEN FAZLA HESAPLAMA
Lightmatter'ın Envise çipi, hafıza gibi hesaplamanın elektronlar tarafından iyi yapılan kısmını alıyor ve bunu, derin öğrenme modellerinin devasa matris çarpımlarını gerçekleştirmek gibi ışığın iyi performans gösterdiği işlemlerle birleştiriyor. Fotonikle aynı anda birden fazla hesaplama gerçekleştirilebiliyor. Çünkü veriler farklı ışık renklerinden geliyor. Örneğin tek renkte bir köpeğin fotoğrafı, diğer renkte bir kedi fotoğrafı olabiliyor. Bu da alan başına operasyonları artırıyor ve mevcut donanımı yeniden kullanarak enerji verimliliği sağlıyor.
TEK İŞLEMCİ GİBİ ÇALIŞIYOR
Passage ise fiber optik kabloların ışığı uzun mesafelere veri göndermek için kullanmasına benzer şekilde, işlemcileri bağlamak için ışığın gecikme ve bant genişliği avantajlarından yararlanıyor. Aynı zamanda çiplerin tek bir işlemci gibi hareket etmesini sağlıyor. Çipler arasında bilgi göndermek, bulut bilişimi destekleyen ve ChatGPT gibi yapay zeka sistemlerini çalıştıran devasa sunucu grupları işletmenin merkezinde yer alıyor. Ekip, ışığın onları nerede hızlandırabileceğini, enerji açısından daha verimli ve daha hızlı hale getirebileceğini bulmak için bilgisayarların tüm parçalarına bakmaya ve değiştirmeye devam edeceklerini söylüyor. İlk iki ürünleri Passage ile ara bağlantıya, Envise ile bilişime odaklanmış durumdalar. Ancak zamanla yeni nesil bilgisayarlar üreteceklerini ve bunların hepsinin ışık merkezli olacağını belirtiyorlar.
