Neurophos种子轮融资720万美元 基于超材料和硅基光电子推进光AI芯片技术

12/26/2023，光纤在线讯，据逍遥科技消息：Neurophos 是由杜克大学和 Metacept Inc. 分离出来的公司，在种子轮融资中筹集了 720 万美元，用于将超材料 (metamaterials) 和利用硅基光电子技术的光学 AI 推理芯片的突破产品化。这轮融资由 Gates Frontier 领投，并得到 MetaVC、Mana Ventures 和其他投资者的支持。该公司计划使用这笔资金来生产光学超表面(metasurface)作为处理 AI 工作负载的超密集张量核心处理器，光学超表面的先进光学特性使其具备前所未有的计算密度和能源效率。

     Neurophos总部设在德克萨斯州奥斯汀，将增加工程师团队以进一步开发产品。

   

问题痛点：日益增长的 AI 计算需求

     大规模语言模型使对AI计算的需求呈几何级数增长。到目前为止，现代GPU成功地提高了AI的工作量，但在能源效率和扩展能力方面存在局限性。随着全球数据中心耗电量的持续增加，迫切需要专业的AI硬件来提供高于每瓦数量的性能。

光计算的前景

     光计算是实现 AI 工作负载速度和能源效率提升的关键。光计算依赖光子来执行计算操作，而不是传统半导体中的电子，后者面临进一步微型化的障碍。光计算处理器利用光速和并行性，提供了一个解决方案，以满足AI对越来越快和节能型计算机的需求。

     但是，商用化的光计算AI加速器的尝试因无法大规模制造足够小的光学配件而未能实现产品化。元材料技术克服了这些局限，提供了操作光的新能力。

利用光的力量来充分实现AI

     Neurophos的使命是利用光的巨大潜力，开拓AI计算机的革命性方法。以超表面光学技术和硅基础光电子技术驱动的尖端技术超越了现有的硅基础光电子技术，引领着超高速、高密度AI推论时代。

     硅基光电子技术结合尖端硅基光电子制造技术和元材料的突破，实现了与高速光通信的相互连接，为AI工作负荷解决了革命性的计算密度和性能难题。Neurophos利用这些协作技术制造AI专用硬件，解决了在不增加能源消耗的情况下，以几何级数提高AI应用程序计算能力的紧急问题。

Neurophos 的突破

     Neurophos 结合了两项关键创新，利用光计算实现了前所未有的性能和效率。首先，基于超材料的调制器比现有方法小 1000 多倍，通过缩小处理光信号所需的组件，实现了大幅提高的计算密度。其次，光学架构与标准 CMOS 工艺兼容便于大规模制造，克服了之前光学 AI 加速器尝试所面临的商业可行性的关键障碍。由先进超材料和硅基光电子技术支持的突破共同打开在合理的能源范围内实现每秒超过 1 万亿次操作的光计算芯片的道路。

基于光学超表面技术的光计算处理器

     Neurophos技术的核心是光学超表面，它将光学矩阵运算中的组件缩小到前所未有的大小。采用成熟的硅基光电子制造技术和兼容的标准CMOS制造技术制造，是专有的光学超表面，硅基光电子元件处理的密度比其他方法高数千倍。

     Neurophos预测，光学超表面设计将实现AI性能比目前GPU提高1000倍以上的技术发展蓝图。通过赋予前所未有的效率和集约度，Neurophos可以提供指数级的AI处理能力，解决现有半导体所具有的电力消耗和热量问题。他们的突破将重构人工智能基础设施的经济和规模。

存算一体化结构

     Neurophos结合了革命性的光学超表面和人工智能工作负载的创新内存架构。高速胶片上的基于硅的光电子提供连接，使数据流通过低延迟的光纤网络。计算是在表面分散的内存单元中进行的，而不是在单个处理器中进行外部传输。这种优雅的结构是为了非常高效的矩阵乘法而设计的，以控制神经网络AI的工作负荷。通过对这些计算的光学组合和简化，Neurophos可以在适当的电力要求下以惊人的速度提高。

Neurophos 的优势

     许多公司都在尝试利用光学计算来加速 AI，但 Neurophos 通过在超材料和硅基光电子制造方面的双重突破而区别于其他公司。这些创新在多个方面提供了独特的优势：

-密度：光学超表面组件比现状小 1000 多倍，使每个芯片的光学处理单元数量大大增加
-速度：光子操作以光速并行进行，优化架构
-效率：在固定能源范围内显著增加的计算密度带来前所未有的单位性能
-可制造性：设计旨在利用现有的 CMOS 和硅基光电子制造方法，实现可扩展的大规模生产

     这些优势的组合使 Neurophos 成为推动人工智能下一代硬件的前沿。将尖端光子技术研究与用户商业化的工程设计思维相结合。

     通过在这个堆栈上进行创新：从基础超材料科学到可制造的芯片——Neurophos在重塑 AI 领域做好了准备。

数据中心的应用

     Neurophos 的光学AI芯片性能突破，非常适合大规模数据中心中的AI推理应用。目前AWS、Google Cloud、微软Azure等云厂商使用大量Intel和Nvidia GPU来支持客户的AI服务。但随着AI模型越来越大，这些GPU在成本和功耗上都很难扩展，这已经成为云AI发展的巨大瓶颈。Neurophos的技术可以突破上述瓶颈，光学AI芯片可以在性能、成本和功耗之间取得更好的平衡。这可以大幅降低数据中心的AI所需成本,使更多客户获取强大的AI能力，推动医疗、科研、教育等多个领域的进步。

     业内分析预测，到2026年光AI芯片的市场规模将从2022年的120亿美元增长至超过1000亿美元。Neurophos有望在这个蓬勃成长的赛道占据一席之地。

商业化策略

     Neurophos加入了拥有丰富光电子行业经验的硅谷孵化器Silicon Catalyst，可以获得设计制造、供应链、客户关系等方面的帮助，使Neurophos更顺利实现商业化。此外，Neurophos管理团队与杜克大学超材料专家David Smith教授关系密切，CEO Patrick Bowen曾跟随Smith教授攻读博士学位；CTO Tom Driscoll也创立过一家雷达超材料公司，为Neurophos的成果转化奠定了坚实的基础。

总结

     种子轮720万美元的融资将推动Neurophos使用超材料技术研发光AI芯片，使光器件体积缩小超过1000倍，计算速度与效率远超传统半导体芯片。与成熟的硅基光电子技术相结合，Neurophos的创新令光AI芯片量产化指日可待。

     展望未来，在业内顶尖投资机构与专家的鼎力支持下，Neurophos的光AI芯片有望推动AI计算能力的指数增长，使云计算平台上丰富的AI应用更普及，进而造福医疗、科研、教育等广泛领域。