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May 20, 2023

Kann die Photonik den nächsten Durchbruch im Forschungsrechnen bringen?

Teilen Sie dies in den sozialen Medien: Bildnachweis: archy13/Shutterstock Photonisches Computing

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Photonische Computertechnologien verzeichnen ein rasantes Wachstum der Forschungsergebnisse und der Technologieentwicklung, und jetzt kommen Produkte auf den Markt. Wie wird sich diese neue Computerrevolution auf die Forschungskapazitäten von Wissenschaftlern und Ingenieuren auswirken?

Die photonische Technologie bietet enorme potenzielle Vorteile hinsichtlich der Datenverarbeitungsgeschwindigkeiten für große Computerinfrastrukturen und verspricht gleichzeitig, den Energieverbrauch von Netzwerken und Kommunikation zu senken. Diese Technologie hat enorme Auswirkungen auf fortschrittliche Computerinfrastrukturen wie Supercomputer (HPC und KI), Cloud Computing, die Vernetzung von Rechenzentren und sogar Quantencomputing.

Leistungsengpässe und Energieeffizienz sind für Wissenschaftler und Forscher, die HPC- und KI-Systeme verwenden, ein wachsendes Problem, da sie möglicherweise die Anwendungsleistung einschränken oder groß angelegte Datenverarbeitung unhaltbar machen können.

Im März 2023 erhielt Lumai, ein Spin-out der Universität Oxford, einen Innovate UK Smart Grant in Höhe von 1,1 Mio. £, um seine Arbeit im Bereich Schulung für rein optische Netzwerke und Deep Optics für schnelleres und effizienteres Rechnen zu kommerzialisieren.

Lumai wurde im Januar 2022 von der Universität Oxford gegründet und entwickelt rein optische neuronale Netze für die KI der nächsten Generation. Mit einer Smart-Finanzierung in Höhe von 1,1 Mio. £ entwickelt das Unternehmen fortschrittliche optische Computerprozessoren, bei denen der Informationsfluss und die Berechnungen nicht von der elektronischen Verarbeitung abhängig sind. Der Zuschuss wurde in Zusammenarbeit mit der University of Oxford vergeben und schließt an die vorherige Finanzierung durch IP Group und Runa Capital an.

Bestehende digitale Elektronik auf Transistorbasis hat Schwierigkeiten, das Potenzial der KI zu nutzen, insbesondere angesichts des explosionsartigen Anstiegs des Rechenbedarfs zur Unterstützung bahnbrechender KI-Modelle wie ChatGPT. Um dem entgegenzuwirken, ist die Computerplattform von Lumai in der Lage, eine energieeffiziente und ultraschnelle Parallelverarbeitung durchzuführen. Die optischen neuronalen Netze von Lumai können 1000-mal schneller – und viel nachhaltiger – sein als bestehende digitale Elektronik auf Transistorbasis.

Die Finanzierung wird Lumai beim Aufbau und der Einführung optischer neuronaler Netze für Hochleistungsrechnen und maschinelles Sehen unterstützen und gleichzeitig die Entwicklung fortschrittlicher optischer Technologien vorantreiben.

Tim Weil, CEO von Lumai, kommentierte: „Der Gewinn des Innovate UK Smart Grant ist ein Beweis für die Vision und Leidenschaft des Teams, optische Computer zu entwickeln, die deutlich schneller sind und weniger Energie verbrauchen als herkömmliche Elektronik. Es passt, dass wir gemeinsam am Innovate UK-Projekt arbeiten, um die Fähigkeiten dieser fortschrittlichen optischen Systeme weiter zu verbessern. Wir freuen uns, die bahnbrechende Technologie von Lumai der Welt zugänglich zu machen, und wir freuen uns darauf, auf dem britischen Markt unsere Spuren zu hinterlassen darüber hinaus."

Die weitere Skalierung von HPC- und KI-Systemen erfordert erhebliche Steigerungen der Energieeffizienz. Die größten Supercomputer von heute können bis zu 20 Megawatt verbrauchen, und mit der anhaltenden Nachfrage nach KI könnte der Energiebedarf steigen.

Die Reduzierung der Energieeffizienz ist kein neues Konzept für HPC-Systemanbieter oder diejenigen, die HPC-Cluster verwalten oder bereitstellen. Seit vielen Jahren wird für Exascale-Computing eine Leistungsgrenze von 20 MW diskutiert. Frontier hat das 20-Megawatt-Ziel zwar knapp verfehlt, aber das System zeigt, wie weit die HPC-Branche bei der Entwicklung effizienter HPC-Systeme gekommen ist. Beispielsweise war der Supercomputer Sunway TaihuLight bei seiner Einführung im Jahr 2016 das leistungsstärkste System der Welt. In der Top500-Ausgabe vom November 2022 liegt dieses System nun auf Platz 7 und liefert eine Spitzenleistung von 93 PFlop/s (Petaflops pro Sekunde). mit einer Leistungsaufnahme von 15.371 kW (15,3 MW). Im Vergleich dazu liefert das 2022 eingeführte LUMI-System mit 309 PFlop/s fast die dreifache Leistung von Sunway TaihuLight, verbraucht aber mit 6.016 kW (6,0 MW) nur einen Bruchteil der Leistung.

Da HPC-Cloud und KI-Computing jedoch weiter wachsen, erhalten immer mehr Wissenschaftler und Forscher Zugang zu fortschrittlicher Computerinfrastruktur. In den Cloud- und KI-Märkten gibt es nach wie vor ein deutliches Wachstum. Da die Nachfrage nach KI-Supercomputern wächst, müssen Schritte unternommen werden, um die Technologie nachhaltiger zu machen.

Mehrere wichtige Marktsegmente in den Biowissenschaften, wie Biotechnologie und Pharmazeutika, verlagern sich in Richtung der Nutzung von KI zur Bildklassifizierung medizinischer Bilder und zur Unterstützung bei der Suche nach neuen Medikamenten und Behandlungen. Im Ingenieurwesen vollzieht sich ein Wandel vom traditionellen Testen und Validieren hin zu komplexen digitalen Zwillingen und einer umfassenden digitalen Verifizierung und Prüfung in der Simulation. Auf dem Automobilmarkt besteht auch Bedarf an der Schulung großer Modelle für autonomes Fahren und dem Einsatz von KI in anderen Anwendungen wie der Topologieoptimierung. Verschärft wird dieser Effekt in Wissenschaft und Technik durch die Zunahme datenintensiver Arbeitslasten.

Die Integration photonischer Technologien in den klassischen Pendelverkehr könnte dazu beitragen, die Energiebudgets für den systemübergreifenden Datentransfer deutlich zu reduzieren. Auch wenn dies unbedeutend erscheinen mag, erfordert das Training von KI-Modellen große Datenmengen

Photonisches Computing verspricht neue Möglichkeiten für die Datenübertragung und Kommunikation zwischen Rechenelementen, die die HPC-Leistung deutlich steigern könnten. Mehrere frühe Akteure haben sich auf diesem Markt mit Technologien zusammengeschlossen, die ihren Weg in zukünftige Supercomputer finden könnten.

Lightelligence ist ein MIT-Spinout, das Photonik nutzt, um die Datenverarbeitung für künstliche Intelligenz neu zu erfinden. Das Unternehmen brachte 2021 seine erste vollständig integrierte optische Rechenplattform PACE (Photonic Arithmetic Computing Engine) auf den Markt. PACE nutzt die inhärenten Eigenschaften von Licht, um über 800-mal schneller als derzeit optimale Lösungen für die Ising-, Max-Cut- und Min-Cut-Probleme zu generieren High-End-GPUs bei gleichzeitig hohem Durchsatz, geringer Latenz und Energieeffizienz.

In einem Interview mit MIT News im Jahr 2021 kommentierte Dr. Yichen Shen, CEO von LightIntelligence: „Wir verändern die grundlegende Art und Weise, wie Computer betrieben werden, und ich denke, wir tun dies zum richtigen Zeitpunkt in der Geschichte. Wir glauben, dass die Optik der nächste Computer sein wird.“ Plattform, zumindest für lineare Operationen wie KI.“

Die PACE-Plattform hat auch das Potenzial für den Einsatz in autonomen Fahrsystemen und hat sich in einigen Anwendungen als leistungsfähiger als High-End-GPUs erwiesen. „Unser Chip erledigt diese Entscheidungsaufgaben in einem Bruchteil der Zeit herkömmlicher Chips, was es dem KI-System im Auto ermöglichen würde, viel schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen und so ein sichereres Fahren zu ermöglichen“, sagt Shen.

Die Kerntechnologie, die PACE zugrunde liegt, ist ein optischer 64x64-Matrix-Multiplikator in einem integrierten photonischen Siliziumchip und einem mikroelektronischen CMOS-Chip, die zusammen im Flipchip verpackt sind. Zusätzlich zu seinem fortschrittlichen 3D-Gehäuse enthält der photonische Chip von PACE über 12.000 diskrete photonische Geräte und verfügt über einen Systemtakt von 1 GHz.

Im Jahr 2022 haben Hewlett Packard Enterprise und das Photonic-Computing-Startup Ayar Labs kürzlich eine mehrjährige strategische Zusammenarbeit unterzeichnet, um die Netzwerkleistung von Computersystemen und Rechenzentren durch die Entwicklung von Silizium-Photonik-Lösungen auf Basis optischer I/O-Technologie zu beschleunigen. Bald darauf folgte die Nachricht, dass Ayar Labs sich zusätzliche Mittel in Höhe von 130 Millionen US-Dollar von Boardman Bay Capital Management, Hewlett Packard Enterprise (HPE) und Nvidia sowie mehreren neuen und bestehenden Finanzinvestoren, darunter GlobalFoundries und Intel Capital, gesichert hatte.

Die Siliziumphotonik wird die Netzwerkfähigkeiten verbessern und zukünftige Anforderungen an Hochleistungsrechnen (HPC), künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Computing-Architekturen unterstützen. Die Technologie hat auch das Potenzial, den Energieverbrauch in Rechenzentren und großen Computersystemen zu reduzieren.

Hugo Saleh, Senior Vice President of Commercial Operations bei Ayar Labs, erklärte: „Ob Sie über HPC oder disaggregiertes Computing sprechen, es gibt eine echte Grenze für I/O.“ sagte Saleh. „In HPC wird es normalerweise als Speicherengpass bezeichnet.“ Es handelt sich nicht um ein Problem mit der Speicherkapazität. Dabei handelt es sich um die Möglichkeit, Daten von Speicher-DIMMs in die CPU und zurück zu verschieben. Der andere Engpass, der schon oft gesehen und diskutiert wurde, ist der Engpass bei der GPU. Zwischen der CPU und der GPU, die die Daten übertragen, und dann noch einmal zwischen der GPU selbst und dem Speicher.

„Was wir bei Ayar Labs tun, ist ein Versuch, den physikalischen Bereich zu ändern, in dem Daten übertragen werden“, bemerkte Saleh. „Von Elektrizität, Spannungen und Strömen zu Photonen. Und das tun wir direkt aus der Steckdose. Das ist es also nicht.“ Ein Transceiver auf der Rückseite des Servers, es handelt sich nicht um eine Mittelplatinenoptik. Wir entwickeln Chiplets, die im Inneren des Gehäuses sitzen und nahezu an die CPU, den Speicher, die GPU oder den Beschleuniger angrenzen. Wir sind unabhängig vom Host-ASIC. Dann übertragen wir Photonen und Licht außerhalb des Gehäuses für Ihre Hochgeschwindigkeits-I/O mit geringem Stromverbrauch.

Ayar Labs demonstrierte diese Technologie erstmals auf der Supercomputing 2019, der US-amerikanischen Konferenz und Ausstellung, die jährlich in den USA stattfindet. „Wir verfügen über einen vollständigen Prüfstand. Wir haben unsere Technologie erstmals der HPC-Community auf der Supercomputing 2019 in Denver vorgestellt. Seitdem haben wir zwei öffentliche Ankündigungen zu den Projekten gemacht, die wir mit Intel durchführen. Intel hat also selbst ein FPGA mit demonstriert.“ „Unsere darin befindliche Photonik überträgt riesige Datenmengen mit viel geringerer Leistung“, erklärte Saleh.

Diese Technologie könnte die Speicherbandbreite für zukünftige HPC- und KI-Systeme massiv erhöhen. Jedes Chiplet liefert das Äquivalent von 64 PCIe-Gen-5-Lanes, was eine I/O-Leistung von bis zu zwei Terabit pro Sekunde ermöglicht. Das System nutzt Standard-Siliziumherstellungstechniken und disaggregierte Mehrwellenlängenlaser, um eine Hochgeschwindigkeits-Chip-zu-Chip-Kommunikation mit hoher Dichte und einem Stromverbrauch im Pikojoule-Bereich zu erreichen. Ayar Labs hat seine Technologie gemeinsam mit GlobalFoundries als Teil seiner monolithischen Silizium-Photonik-Plattform entwickelt.

„Wir haben mit GlobalFoundries an der Entwicklung eines monolithischen Prozesses gearbeitet, mit dem man Elektronik und Optik auf demselben Chip unterbringen kann“, sagte Saleh. „Viele traditionelle Optiken sind getrennt; wir haben alles in einem zusammengefasst, und das vereinfacht unsere.“ Das Leben des Kunden wird vereinfacht, wenn er all diese Komponenten zusammenfasst – das reduziert den Stromverbrauch, die Kosten und die Latenz.“

GF Fotonix ist die monolithische Plattform der nächsten Generation von Global Foundries, die als erste in der Branche ihre 300-mm-Photonikfunktionen und RF-CMOS der 300-GHz-Klasse auf einem Siliziumwafer kombiniert. Der Prozess ist darauf ausgelegt, Leistung in großem Maßstab zu liefern und wird zur Entwicklung photonischer Rechen- und Sensoranwendungen eingesetzt. Ayar Labs unterstützte GF auch bei der Entwicklung eines fortschrittlichen elektrooptischen PDK, das im zweiten Quartal 2022 veröffentlicht und in die Designtools der Anbieter für elektronische Designautomatisierung (EDA) integriert werden soll.

Im April gab ein israelisches Startup für photonisches Quantencomputing bekannt, dass es seine Startfinanzierungsrunde auf 27 Millionen US-Dollar ausgeweitet hat – dank einer Finanzspritze von Dell Technologies Capital (DTC). Quantum Source, dessen Ziel es ist, kommerziell nutzbare photonische Quantencomputer zu entwickeln, wird die Aufstockung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar nutzen, um sein Forschungs- und Entwicklungsteam zu erweitern, während es skaliert, um bedeutende technische und leistungsbezogene Meilensteine ​​zu erreichen.

In diesem Zusammenhang nutzt das photonische Quantencomputing Photonen als Darstellung von Qubits. Quantum Source nutzt einen einzigartigen Ansatz, um Photonen und Quantengatter um bis zu fünf Größenordnungen effizienter zu erzeugen als modernste Implementierungen.

Oded Melamed, Mitbegründer und CEO von Quantum Source, kommentiert: „Wir haben Quantum Source mit der Überzeugung gegründet, dass photonische Quantentechnologien der beste Weg sind, um groß angelegte, fehlertolerante Quantencomputer zu realisieren. Unser einzigartiger Ansatz wird die Skalierbarkeit dramatisch verbessern.“ dieser Maschinen und wird der Schlüssel zum kommerziellen Erfolg von Quantencomputern sein. Wenn Investoren wie Dell Technologies Capital an uns glauben, können wir unsere Arbeit und damit ganze Branchen beschleunigen.“

Quantum Source wurde 2021 von einem Team aus Veteranen der Halbleiterindustrie und erfahrenen Physikern gegründet und entwickelt Technologien zur effizienten Implementierung großer, fehlertoleranter, photonischer Quantencomputer. Bisher haben Unternehmen kleine Quantencomputer mit nur zehn oder hundert Qubits gebaut. Obwohl es sich bei diesen rudimentären Quantencomputern um wirklich bahnbrechende Technologien handelt, sind die Systeme noch nicht kommerziell realisierbar.

Omri Green, Partner bei Dell Technologies Capital, kommentiert: „DTC investiert in Technologien, die Branchen voranbringen können. Wir glauben, dass Quantencomputer dieses Potenzial haben, und als unsere erste Investition in diesem Bereich kann Quantum Source das Team sein, das uns dorthin bringt.“ Oded und dieses außergewöhnliche Team aus Wissenschaftlern und bewährten Unternehmern nehmen sich entscheidender Hürden im Bereich photonischer Quanten an – Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Sobald diese Herausforderungen gelöst sind, wird das Innovationspotenzial grenzenlos sein.“

Das in Großbritannien ansässige Unternehmen ORCA Computing entwickelt photonische Quantensysteme für maschinelles Lernen. ORCA hat letztes Jahr 15 Millionen US-Dollar eingesammelt und leitet ein Forschungsprojekt zur Entwicklung eines „Quantendatenzentrums“. Zu den weiteren Firmen, die sich mit photonischem Quantencomputing befassen, gehören das gut unterstützte kanadische Startup Xanadu und PsiQuantum, ein Unternehmen, das 9 Millionen Pfund für die Eröffnung einer britischen Forschungseinrichtung zur Entwicklung leistungsstarker kryogener Systeme für groß angelegtes Quantencomputing erhielt.

„Licht spielt als effektive, skalierbare Ressource eine große Rolle in der Zukunft des Quantencomputings“, sagte Dr. Richard Murray, Mitbegründer und Geschäftsführer von ORCA Computing, in einem Interview mit dem Imperial College London. „Unsere Mission ist es, photonische Systeme heute in die Hände der Benutzer zu legen, damit wir sowohl kurz- als auch langfristig einen Mehrwert liefern.“

Die jüngste Risikofinanzierungsrunde bringt ORCA 15 Millionen US-Dollar (rund 12 Millionen Pfund) für die Weiterentwicklung seiner photonischen Quantencomputersysteme sowie der für zukünftige Anwendungen benötigten Software ein. Die Finanzierung wurde von Octopus Ventures geleitet und umfasste Oxford Science Enterprises, Quantonation und Verve Ventures.

„Wir sind unglaublich glücklich, auf unserer Reise von einigen der sachkundigsten Quanten- und Deep-Tech-Investoren Europas begleitet zu werden“, sagte Dr. Murray. „Ihre Unterstützung wird es uns ermöglichen, die Entwicklung der kurz- und langfristigen Quantensysteme von ORCA zu beschleunigen.“