Britisches Start-up für Photonic Computing startet Seed-Runde

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Das britische Photonic-Computing-Startup Salience Labs hat eine Startrunde in Höhe von 11,5 Millionen US-Dollar für die Entwicklung seines hybriden photonisch-elektronischen Chips aufgebracht, der schließlich auf die Beschleunigung der KI-Inferenz in Anwendungen abzielen wird, die eine geringe Latenz benötigen. Dazu gehören Robotik, Bildverarbeitungssysteme, Gesundheitswesen und viele andere Anwendungen.

Salience, eine 2021 gegründete Ausgründung der Universitäten Oxford und Münster, strebt mit seinem ersten Produkt eine Leistungssteigerung um eine Größenordnung gegenüber heutigen elektronischen Chips an.

Das Konzept des Photonic Computing ist nicht neu, aber die erforderlichen unterstützenden Technologien kommen gerade erst zusammen, sagte Vaysh Kewada, Mitbegründer und CEO von Salience Labs EE-Zeiten.

Vaysh Kewada (Quelle: Salience Labs)
Vaysh Kewada (Quelle: Salience Labs)

„Der Grund, warum wir es heute für möglich halten, ist, dass der Herstellungsprozess in den letzten fünf bis sieben Jahren sprunghaft vorangekommen ist“, sagte sie. „Es ist jetzt möglich, einen photonischen Chip mithilfe von CMOS-Prozessen in einer Gießerei auf Produktionsebene herzustellen; Sie können morgen gehen und einen photonischen Chip herauskleben. Die Entwicklung dieses Herstellungsverfahrens basierte im Wesentlichen auf der Entwicklung optischer Transceiver, und was wir bei Salience Labs tun, ist die Kooptierung der bereits vorhandenen Komponenten, um einen photonischen Prozessor zu bauen.“

Salience Labs wird sowohl auf der Photonik- als auch auf der Elektronikseite innovativ sein. Auf der Photonik-Seite wird das Unternehmen auf der Arbeit von Salience-Mitbegründer Johannes Feldmann während seiner Promotion aufbauen. Er baute einen Prototyp eines photonischen Computerchips, der Daten unter Verwendung der Lichtamplitude codiert und dieses Licht dann moduliert, um eine Matrixmultiplikation mit extrem hoher Geschwindigkeit durchzuführen. Das Rechenelement verwendet einen elektrooptischen Modulator, der eine Spannung an den Wellenleiter anlegt, um das Licht zu modulieren.

Im Vergleich zu anderen Ansätzen, die auf optischer Phase basieren, ist für den amplitudenbasierten Ansatz von Salience kein kohärentes Licht erforderlich, und es gibt keine Interferometer, was die Architektur einfacher macht, sagte Feldmann EE-Zeiten. Bis vor kurzem basierte dieser amplitudenbasierte Ansatz auf Komponenten, die nicht in einer Gießerei hergestellt werden konnten, aber das hat sich geändert, sagte Kewada.

„Zu dem Zeitpunkt, als [other photonic computing companies] etabliert, hätte man sich den amplitudenbasierten Ansatz angesehen und gedacht, das ist toll, aber das kann man nicht in einer Gießerei herstellen“, sagte sie. „Eines der Dinge, die wir bei Salience getan haben, ist der Übergang zu vollständig gießereibasierten Komponenten, und dieser Schritt geschah, nachdem alle anderen etabliert waren.“

Zu den Vorteilen des amplitudenbasierten Ansatzes von Salience gehören die Fähigkeit, den Chip mit mehreren zehn Gigahertz zu takten, und die Möglichkeit, problemlos mehrere Berechnungen gleichzeitig mit unterschiedlichen Lichtwellenlängen durchzuführen (mit dieser Technik können bis zu 64 Vektoren gestapelt werden). Das Ergebnis, so Kewada, ist eine Berechnung mit sehr hoher Bandbreite, die für die KI-Beschleunigung bei geringer Latenz geeignet ist.

Johannes Feldmann (Quelle: Salience Labs)
Johannes Feldmann (Quelle: Salience Labs)

Eine Abhandlung über Feldmanns Prototyp-Chip, veröffentlicht in Naturbeschreibt, wie der Prototyp-Chip verwendet wurde, um konvolutionelle neuronale Netze für die Bilderkennung auszuführen, wobei die Matrixmultiplikation bei bis zu 13 GHz und das Multiplexen mit vier simultanen Lichtwellenlängen demonstriert wurden.

Salience arbeitet auch an einem elektronischen Partner-ASIC für die Datenorchestrierung. Das ASIC-Chiplet verfügt über eine stark verteilte Speicherarchitektur, die es ermöglicht, Daten in das Photonik-Chiplet zu pumpen, wodurch es hoch ausgelastet bleibt.

„Wie man einen Chip füttert, der viel schneller taktet als die Elektronik, ist ein Kernstück unserer Innovation“, sagte Kewada. „Es bezieht sich darauf, wie wir unseren photonischen Chip in einer Art On-Memory-Computing-Architektur über unseren Speicher stapeln.“

Das photonische Chiplet von Salience wird auf seinem elektronischen gestapelt, wodurch die Chiplets so nah wie möglich beieinander bleiben, indem vorhandene Verpackungstechnologien verwendet werden, höchstwahrscheinlich eine Interposer-basierte Lösung, sagte Kewada.

Salience Labs tritt gegen etabliertere Startups an, darunter Lichtmaterie und Lichteigenschaft in diesem Raum. Kewada sagte, es gebe mehr als genug Platz für die Koexistenz mehrerer photonischer Computerarchitekturen.

Salience Labs elektrooptische Photonik-Computerbaugruppe
Eine Darstellung der elektrooptischen Baugruppe von Salience (Quelle: Salience Labs)

„In Zukunft wird es eine beträchtliche Menge an Rechenlasten in einer ziemlich großen Menge an Segmentierung und riesige Mengen an unterschiedlicher Hardware geben, die auf diese verschiedenen Anwendungsfälle abzielen wird“, sagte sie. „Bei Salience konzentrieren wir uns darauf, wo unsere Technologie wirklich glänzt – die Anwendungsfälle, von denen wir wissen, dass wir einen Mehrwert schaffen können.“

Der hybride Salience-Chip wird zunächst auf Inferenz-Workloads abzielen (obwohl Trainings-Workloads möglich sind, sagte Kewada), insbesondere auf solche, die die geringe Latenz des Designs nutzen können. Dazu gehört die KI-basierte Kommunikationssignalverarbeitung in 5G-Basisstationen, Robotik, Bildverarbeitungssystemen und mehr.

Photonischer Computerchip von Salience (Quelle: Salience Labs)
Photonischer Computerchip von Salience (Quelle: Salience Labs)

„Wir haben großes Vertrauen in unseren photonischen Ansatz, der uns einen erheblichen Rechendurchsatz ermöglicht und es uns ermöglicht, weiter zu skalieren“, sagte sie. „Das Schöne an einem hybriden photonisch-elektronischen Ansatz ist, dass man ihn skalieren und weit darüber hinausgehen kann [our current prototype] auf eine Art und Weise, wie es elektronische Architekturen nicht können.“

Die Seed-Finanzierungsrunde von Salience wurde von Cambridge Innovation Capital und Oxford Sciences Enterprises geleitet, an der Oxford Investment Consultants, der frühere CEO von Dialog Semiconductor, Jalal Bagherli, das ehemalige Vorstandsmitglied von Temasek, Yew Lin Goh, und die von Arm unterstützten Deeptech Labs teilnahmen.

Salience Labs hat heute etwa 10 Mitarbeiter, die meisten davon in Großbritannien, und das Unternehmen beabsichtigt, seine Mitarbeiterzahl bis Ende des Jahres auf etwa 15 zu erhöhen.

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