- Neurophos desenvolve o processador óptico Tulkas T100 capaz de computação AI de 470 petaFLOPS
- Os transistores ópticos são 10.000 vezes menores que os fotônicos de silício convencionais hoje
- O design de retículo duplo integra 768 GB de HBM para cargas de trabalho com uso intensivo de memória
A startup Neurophos, com sede em Austin, revelou que está trabalhando arduamente no desenvolvimento de uma unidade de processamento óptico chamada Tulkas T100, que promete grandes avanços na computação.
Financiado pelo Gates Frontier Fund de Bill Gates, a empresa afirma que o chip pode fornecer 470petaFLOPS de computação FP4 e INT4 enquanto consome entre 1 e 2kW sob carga.
Seu núcleo tensor óptico mede aproximadamente 1.000 x 1.000, o que é cerca de 15 vezes maior do que as matrizes padrão de 256 x 256 usadas na IA atual. GPU.
Transistores ópticos e velocidades extremas
Os transistores ópticos da Neurophos pretendem exceder os limites tradicionais dos semicondutores, estendendo a Lei de Moore por meio de maior densidade de computação sem aumentar o consumo de energia ou o tamanho do chip.
Apesar de sua escala, a startup afirma que requer apenas um único núcleo por chip, apoiado por extensos BATER e unidades de processamento vetorial para manter o rendimento.
Seus transistores ópticos são aproximadamente 10.000 vezes menores que os atuais componentes fotônicos de silício, permitindo que uma matriz de alta densidade caiba em uma única matriz do tamanho de um retículo.
“O equivalente ao transistor óptico que você obtém hoje nas fábricas da Silicon Photonics é enorme. Tem cerca de 2 mm de comprimento”, disse o CEO da Neurophos, Patrick Bowen.
“Você simplesmente não consegue colocar um número suficiente deles em um chip para obter uma densidade de computação que concorra remotamente com o CMOS digital hoje.”
O Tulkas T100 opera a 56 GHz, excedendo em muito os anteriores CPU e taxas de clock da GPU.
A SRAM alimenta o núcleo tensor para manter a eficiência, e o armazenamento SSD pode ajudar na movimentação de grandes conjuntos de dados durante testes e simulações.
O chip usa um design de retículo duplo com 768 GB de HBM para suportar cargas de trabalho de IA com uso intensivo de memória.
Neurophos diz que a primeira geração do Tulkas T100 se concentrará no estágio de pré-preenchimento da inferência de IA, lidando com o processamento de tokens de entrada para grandes modelos de linguagem.
Bowen prevê emparelhar racks de chips Tulkas com racks de GPU de IA existentes para acelerar a computação.
No entanto, a empresa não espera a produção total até meados de 2028, com remessas iniciais na casa dos milhares.
Os engenheiros estão atualmente testando um chip de prova de conceito para validar a densidade computacional e o consumo de energia reivindicados.
Concorrentes como Nvidia e AMD também estão investindo pesadamente em fotônica de silício, sinalizando uma concorrência crescente na área.
As ferramentas de IA e as restrições de largura de banda de memória continuam sendo considerações centrais à medida que os aceleradores ópticos buscam complementar as GPUs convencionais.
Embora o Tulkas T100 mostre potencial para avançar na computação de IA, seu impacto prático permanece incerto até que a empresa alcance uma produção confiável.
A abordagem óptica permanece experimental e enfrenta desafios relacionados aos requisitos de SRAM, processamento vetorial e integração de fabricação CMOS.
Os transistores ópticos podem acelerar a multiplicação de matrizes e reduzir a energia por operação, mas a eficácia depende da memória, Armazenamento SSDe integração de IA.
A Neurophos afirma que seus chips são compatíveis com fábricas de semicondutores padrão, mas a produção em massa depende da resolução desses desafios de engenharia.
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