이달 초, 잘 알려지지 않은 이스라엘 신생 기업 CogniFiber는 "현대 컴퓨팅이 처리되는 방식"을 재창조하는 것을 목표로 6만 달러 A 라운드를 마감했습니다. 그 이상도 이하도 아닙니다. CogniFiber 공동 창립자 Dr. Eyal Cohen과의 일련의 이메일은 수십 년 동안 컴퓨팅 분야에서 가장 근본적인 돌파구가 될 수 있는 것이 무엇인지 조명합니다. 발표의 핵심은 "신호가 터미널에 도달하기 전에 광섬유 자체에서 복잡한 알고리즘을 처리"하는 광섬유 케이블의 능력인 내부 광학 컴퓨팅의 최전선에 있는 CogniFiber에서 개발한 독점 기술인 Deeplight입니다.
다시 말해, 광섬유 직물 자체가 건강한 양의 전자 제품을 추가하여 무거운 물건을 들어 올리는 것입니다. CogniFiber는 2022년 2022월에 전체 시스템의 프로토타입을 출시할 계획이며, 이는 불과 몇 주(작성 시점)에 불과하며 년 월 레이저 과학 및 광자 응용에 관한 CLEO 국제 회의에서 중심 무대가 될 것입니다.
이러한 기술 중 어느 것도 단기간에 최종 사용자에게 도달하지 못할 것입니다. 조만간 노트북이나 스마트폰에서 사용할 것으로 기대하지 마십시오. 대부분의 이점은 데이터 센터 또는 과학 연구의 AI 산업에서 사용됩니다.
사용하여 NVIDIA DGX-A100을 기본 모델로 Cohen 박사는 TechRadar Pro에 현재 챔피언보다 500배 빠른 표준 MLPerf 벤치마크를 사용하여 초당 100억 개의 작업을 처리할 수 있을 것이라고 말했습니다. NVIDIA 생산성에서.
그리고 그들은 이제 막 시작했으며 시스템당 많은 프로세서를 사용하여 여러 파장을 사용하여 많은 수의 코어(파이버당 최대 100개)가 있는 파이버를 사용하여 성능 확장을 수행할 수 있습니다.
경쟁자가 따라잡는 데 얼마나 걸립니까? lightelligence, lightmatter, celestial.ai 및 Luminous와 같은 실리콘 기반 포토닉스를 연구하는 많은 회사가 있지만 Dr. Cohen은 다른 회사가 CogniFiber의 성능 및 에너지 효율성과 경쟁하기 어려울 것이라고 확신합니다. 또한 경계가 있는 지적 재산(11건의 특허 출원)은 다른 사람들이 유사한 접근 방식을 사용하는 것을 막을 수 있습니다.
그러나 그것이 전부가 아닙니다. 광자 자동 인코딩 신경망 시스템은 다른 경쟁자보다 몇 배 적은 500W만 소비할 것으로 예상됩니다. 이는 와트당 TOPS와 같은 중요한 지표와 관련하여 몇 배나 더 좋습니다. 2026년까지 이 회사는 100 POP/와트의 효율성으로 초당 개 이상의 Exa 작업을 달성하기를 희망합니다.
AI-as-a-service 솔루션으로 1년 2023분기 베타 단계에 도달할 것으로 예상되는 첫 번째 상용 제품은 2023년 말에 등장해야 하며 완전한 시스템은 패키지 제품에 포함된 서비스에 따라 약 1만 달러에 판매될 예정입니다.
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