フォトニクスは研究コンピューティングに次のブレークスルーをもたらすことができるでしょうか?

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フォトニックコンピューティングテクノロジーは、研究成果と技術開発において急速な成長を遂げており、現在では製品が市場に投入されています。この新たなコンピューティング革命は科学者やエンジニアの研究能力にどのような影響を与えるのでしょうか?

フォトニック技術は、大規模なコンピューティングインフラストラクチャのデータ処理速度に大きな潜在的な利点をもたらすと同時に、ネットワークと通信のエネルギー消費の削減も約束します。このテクノロジーは、スーパーコンピューター (HPC および AI)、クラウドコンピューティング、データセンターネットワーキング、さらには量子コンピューティングなどの高度なコンピューティングインフラストラクチャに多大な影響を及ぼします。

パフォーマンスのボトルネックとエネルギー効率は、アプリケーションのパフォーマンスを制限したり、大規模なコンピューティングを持続不可能にしたりする可能性があるため、HPC および AI システムを使用する科学者や研究者にとって懸念が高まっています。

2023 年 3 月、オックスフォード大学のスピンアウト企業である Lumai は、より高速で効率的なコンピューティングのための全光ネットワークトレーニングとディープオプティクスにおける研究成果の商業化に向けて、110 万ポンドの Innovate UK Smart Grant を獲得しました。

2022 年 1 月にオックスフォード大学からスピンアウトした Lumai は、次世代 AI 用の全光ニューラルネットワークを開発しています。 Smart への 110 万ポンドの資金調達により、同社は情報の流れと計算が電子処理に依存しない高度な光コンピューティングプロセッサを開発しています。この助成金はオックスフォード大学と共同で授与され、IP Group と Runa Capital からの前回の資金提供に続きます。

既存のトランジスタベースのデジタルエレクトロニクスは、特に ChatGPT などの画期的な AI モデルをサポートするための計算需要の爆発的な増加により、AI が提供する可能性をサポートするのに苦労しています。これに対処するために、Lumai のコンピューティングプラットフォームは、エネルギー効率が高く、超高速の並列処理が可能です。 Lumai の光ニューラルネットワークは、既存のトランジスタベースのデジタルエレクトロニクスよりも 1000 倍高速で、より持続可能です。

この資金は、Lumai が高性能コンピューティングとマシンビジョン用の光ニューラルネットワークの構築と立ち上げを支援すると同時に、高度な光技術の開発を主導することになります。

Lumai の CEO である Tim Weil 氏は、「Innovate UK Smart Grant の受賞は、従来のエレクトロニクスよりも大幅に高速で消費エネルギーが少ない光コンピュータを開発するというチームのビジョンと情熱の証です。オックスフォード大学からスピンアウトした後、「これらの先進的な光学システムの機能をさらに強化するために、Innovate UK プロジェクトに協力することは、まさにふさわしいことです。私たちは、Lumai の革新的な技術を世界にもたらすことに興奮しており、英国市場での実績を残すことを楽しみにしています。」超えて。"

HPC および AI システムの継続的なスケーリングは、大幅なエネルギー効率の向上に依存しています。現在の最大のスーパーコンピューターは最大 20 メガワットを消費する可能性があり、AI への継続的な需要により、エネルギー需要が増加する可能性があります。

エネルギー効率の削減は、HPC システムプロバイダーや HPC クラスターを管理またはプロビジョニングするプロバイダーにとって新しい概念ではありません。長年にわたり、エクサスケールコンピューティングでは 20 MW の電力エンベロープが議論されてきました。 Frontier はわずかの差で 20 メガワットの目標を達成できなかったかもしれませんが、このシステムは、HPC 業界が効率的な HPC システムの開発においてどれだけ進歩したかを示しています。たとえば、Sunway TaihuLight スーパーコンピューターは、2016 年の発売当時、世界で最も強力なシステムでした。2022 年 11 月版の Top500 では、このシステムは現在 7 位にランクされており、93 PFlop/s (ペタフロップス/秒) のピークパフォーマンスを実現しています。消費電力は 15,371 kW (15.3 MW) です。比較すると、2022 年に発売された LUMI システムは、Sunway TaihuLight のほぼ 3 倍の 309 PFlop/秒のパフォーマンスを実現しますが、消費電力は 6,016 kW (6.0 MW) とほんの一部です。

しかし、HPC クラウドと AI コンピューティングが成長を続けるにつれて、より多くの科学者や研究者が高度なコンピューティングインフラストラクチャにアクセスできるようになりました。クラウドと AI 市場は依然として大幅な成長を続けています。 AI スーパーコンピューターの需要が高まるにつれ、テクノロジーをより持続可能なものにするための措置を講じる必要があります。

バイオテクノロジーや製薬など、ライフサイエンスのいくつかの主要な市場は、医療画像の画像分類や新薬や治療法の探索を支援するための AI の使用に移行しつつあります。エンジニアリングでは、従来のテストと検証から、複雑なデジタルツインへの移行があり、シミュレーションでの包括的なデジタル検証とテストが行われています。自動車市場では、自動運転のための大規模モデルのトレーニングや、トポロジー最適化などの他のアプリケーションでの AI の使用に対する需要も見られます。科学と工学におけるこの影響は、データ集約型のワークロードの増加によってさらに悪化します。

フォトニクス技術を従来の通勤に統合すると、システム間でデータを移動する際の電力バジェットを大幅に削減できる可能性があります。これは重要ではないように思えるかもしれませんが、AI モデルのトレーニングには大量のデータが必要です

フォトニックコンピューティングは、コンピューティング要素間のデータ転送と通信の新たな可能性を切り開き、HPC パフォーマンスを大幅に向上させる可能性があります。いくつかの初期のプレーヤーが、将来のスーパーコンピューターに活路を見出す可能性のある技術を使ってこの市場に参入しました。

Lightelligence は、フォトニクスを使用して人工知能のためのコンピューティングを再発明する MIT スピンアウトです。同社は、初の完全統合型光コンピューティングプラットフォーム PACE (Photonic Arithmetic Computing Engine) を 2021 年に発売しました。PACE は、光の固有の特性を利用して、イジング、Max-Cut、および Min-Cut 問題に対する最適な解を現在の 800 倍以上の速さで生成します。高スループット、低遅延、エネルギー効率を維持しながら、ハイエンド GPU を実現します。

2021年のMITニュースとのインタビューで、LightIntelligence CEOのYichen Shen博士は次のようにコメントした：「私たちはコンピューティングの根本的な方法を変えようとしていますが、歴史上正しい時期にそれを行っていると思います。私たちは光学が次のコンピューティングになると信じています」少なくとも AI のような線形操作用のプラットフォームです。」

PACE プラットフォームは自動運転システムでも使用できる可能性があり、一部のアプリケーションではハイエンド GPU よりも強力であることが示されています。「私たちのチップは、これらの意思決定タスクを通常のチップの数分の一の時間で完了します。これにより、車内の AI システムはより迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、より安全な運転が可能になります」とシェン氏は述べています。

PACE を支えるコア技術は、統合シリコンフォトニックチップと CMOS マイクロエレクトロニクスチップに組み込まれた 64x64 光マトリックス乗算器で、フリップチップパッケージ化されています。高度な 3D パッケージングに加えて、PACE のフォトニックチップには 12,000 を超える個別のフォトニックデバイスが含まれており、システムクロックは 1GHz です。

2022 年、ヒューレット・パッカードエンタープライズとフォトニックコンピューティングの新興企業である Ayar Labs は最近、光 I/O テクノロジーに基づくシリコンフォトニクスソリューションを開発することでコンピューティングシステムとデータセンターのネットワーキングパフォーマンスを加速するための複数年にわたる戦略的提携を締結しました。これにすぐに、Ayar Labs が Boardman Bay Capital Management、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Nvidia、および GlobalFoundries や Intel Capital を含む複数の新規および既存の金融投資家から 1 億 3,000 万ドルの追加資金を確保したというニュースが続きました。

シリコンフォトニクスはネットワーク機能を強化し、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、人工知能 (AI)、クラウドコンピューティングアーキテクチャの将来の要件をサポートします。この技術には、データセンターや大規模コンピューティングシステムで使用されるエネルギー量を削減できる可能性もあります。

Ayar Labs の商用事業担当シニアバイスプレジデントである Hugo Saleh 氏は、「HPC について話している場合でも、分離コンピューティングについて話している場合でも、I/O には実際の制限があります。」と述べています。「HPC では、これは通常メモリボトルネックと呼ばれます。メモリ容量の問題ではありません。これは、メモリ DIMM から CPU にデータを移動したり、CPU にデータを戻したりする機能です。もう 1 つのボトルネックは、GPU 上のボトルネックです。 CPU と GPU の間でデータを転送し、さらに GPU 自体とメモリの間でデータを転送します。」

「私たちがAyar Labsで行っていることは、データが送信される物理的領域を変更する試みです。電気、電圧、電流から光子に移行します。そして、私たちはそれをソケットから直接出して行います。したがって、それはそうではありません」とサレハ氏は述べた。サーバーの背面にあるトランシーバーです。これはミッドボードの光学系ではありません。私たちはパッケージ内に収まるチップレットを設計し、CPU、メモリ、GPU、またはアクセラレータにほぼ隣接しています。私たちはホスト ASIC には依存しません。その後、送信します。高速、低消費電力の I/O のために、パッケージの外にある光子と光を利用します。」

アヤール研究所は、毎年米国で開催される米国カンファレンスおよび展示会であるスーパーコンピューティング 2019 でこのテクノロジーを初めてデモンストレーションしました。「私たちは完全なテスト装置を持っています。私たちはデンバーで開催されたスーパーコンピューティング 2019 で HPC コミュニティに初めてテクノロジーをデモンストレーションしました。それ以来、私たちはインテルと進めているプロジェクトについて 2 回公表しました。そのため、インテル自身が FPGA をデモンストレーションしました。その中に私たちのフォトニクスがあり、はるかに低い電力で大量のデータを送信します」とサレハ氏は述べた。

このテクノロジーにより、将来の HPC および AI システムのメモリ帯域幅が大幅に増加する可能性があります。各チップレットは 64 個の PCIe Gen 5 レーンに相当し、最大 2 テラビット/秒の I/O パフォーマンスを提供します。このシステムは、標準的なシリコン製造技術と分散型多波長レーザーを使用して、ピコジュール範囲の消費電力で高速、高密度のチップ間通信を実現します。 Ayar Labs は、モノリシックシリコンフォトニクスプラットフォームの一部として、GlobalFoundries と共同でその技術を開発しました。

「私たちは GlobalFoundries と協力して、エレクトロニクスと光学部品を同じチップ上に搭載できるモノリシックプロセスの開発に取り組みました。従来の光学部品の多くは別々のものでしたが、当社ではすべてを 1 つに統合しており、これらすべてのコンポーネントをパッケージ化することで、消費電力、コスト、遅延が削減され、顧客の寿命が短縮されます。」

GF Fotonix は、Global Foundries の次世代モノリシックプラットフォームであり、シリコンウェーハ上で 300mm フォトニクス機能と 300GHz クラスの RF-CMOS を組み合わせた業界初のプラットフォームです。このプロセスは、大規模なパフォーマンスを実現するように設計されており、フォトニックコンピューティングおよびセンシングアプリケーションの開発に使用されます。また、Ayar Labs は、GF が 2022 年第 2 四半期にリリースされ、電子設計自動化 (EDA) ベンダー設計ツールに統合される高度な電気光学 PDK の開発を支援しました。

4月、イスラエルのフォトニック量子コンピューティングの新興企業は、Dell Technologies Capital (DTC)からの現金注入のおかげで、シード資金調達ラウンドを2,700万ドルまで延長したと発表した。商業的に実行可能なフォトニック量子コンピュータの開発を目指すQuantum Sourceは、重要な技術的および性能的マイルストーンに到達するために規模を拡大する際に、1,200万ドルの追加資金を研究開発チームの拡大に使用する予定です。

この文脈では、フォトニック量子コンピューティングは量子ビットの表現として光子を使用します。 Quantum Source は独自のアプローチを使用して、最先端の実装よりも最大 5 桁効率的に光子と量子ゲートを生成します。

Quantum Source の共同創設者兼 CEO である Oded Melamed 氏は、次のようにコメントしています。「私たちは、フォトニック量子技術が大規模でフォールトトレラントな量子コンピューターを実現する最良の手段であるという信念のもと、Quantum Source を設立しました。私たちの独自のアプローチにより、スケーラビリティが劇的に向上します。」

半導体業界のベテランと熟練した物理学者のチームによって 2021 年に設立された Quantum Source は、大規模でフォールトトレラントなフォトニック量子コンピューターを効率的に実装するテクノロジーを開発しています。これまで、企業はわずか数十または数百量子ビットを備えた小型の量子コンピューターを構築してきました。これらの初歩的な量子コンピューターは真に画期的なテクノロジーですが、システムはまだ商業的に実行可能ではありません。

Dell Technologies Capital のパートナー、オムリグリーン氏は次のようにコメントしています。「DTC は、業界を前進させるテクノロジーに投資しています。私たちは量子コンピューティングにはその可能性があると信じており、この分野への最初の投資として、Quantum Source は私たちをそこに導くチームになることができます。」オーデッドと科学者と実績のある起業家からなるこの優れたチームは、スケーラビリティとフォールトトレランスというフォトニック量子の重要なハードルに取り組んでいます。これらの課題が解決されれば、イノベーションの恩恵は無限大になるでしょう。」

英国に本拠を置く ORCA Computing は、機械学習用のフォトニック量子システムを開発しています。 ORCAは昨年1500万ドルを調達し、「量子データセンター」を開発する研究プロジェクトを主導している。フォトニック量子コンピューティングに取り組んでいる他の企業には、十分な支援を受けているカナダの新興企業ザナドゥや、大規模量子コンピューティング用の高出力極低温システムを開発する英国に拠点を置く研究施設の開設に900万ポンドを獲得した企業であるサイクアンタムなどがある。

「光は、効果的でスケーラブルなリソースとして、量子コンピューティングの将来において大きな役割を果たします」と、ORCA Computing の共同創設者兼最高経営責任者である Richard Murray 博士は、Imperial College London のインタビューで述べました。「私たちの使命は、今日のユーザーの手にフォトニックシステムを提供し、短期的にも長期的にも価値を提供することです。」

最新のベンチャー資金調達ラウンドでは、ORCA に 1,500 万ドル (約 1,200 万ポンド) をもたらし、フォトニック量子コンピューティングシステムと将来のアプリケーションに必要なソフトウェアをさらに開発することができました。この資金調達は Octopus Ventures が主導し、Oxford Science Enterprises、Quantonation、Verve Ventures が参加しました。

「ヨーロッパで最も知識のある量子およびディープテクノロジー投資家の何人かが私たちの旅に参加してくれることを非常にうれしく思います」とマレー博士は述べた。「彼らの支援により、ORCA の短期および長期量子システムの開発を加速することができます。」

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