本月早些时候，鲜为人知的以色列初创公司 CogniFiber 完成了 6 万美元的 A 轮融资，目标是重新构想“现代计算的处理方式”——仅此而已。 与 CogniFiber 联合创始人 Eyal Cohen 博士的一系列电子邮件揭示了数十年来计算领域最根本的突破。 公告的核心是 Deeplight，这是一项由 CogniFiber 开发的专有技术，它处于光内计算的前沿，光缆能够“在信号到达终端之前在光纤中处理复杂的算法”。
换句话说，光纤织物本身在添加健康剂量的电子设备的情况下完成了繁重的工作。 CogniFiber 计划在 2022 年 2022 月推出其完整系统的原型，距此只有几周时间（撰写本文时），并在 年 月的 CLEO 激光科学与光子应用国际会议上占据中心位置。
这些技术都不会在短期内到达最终用户手中。 不要指望它们会很快用于笔记本电脑或智能手机。 大部分收益将被 AI 行业用于数据中心或科学研究。
使用 NVIDIA 以 DGX-A100 作为基础模型，Cohen 博士告诉 TechRadar Pro，使用标准 MLPerf 基准，他们将能够达到每秒 500 亿个任务，这比当前冠军快了 100 倍 NVIDIA 来自生产力。
他们才刚刚起步，可以使用具有大量内核的光纤（每根光纤多达 100 个）、使用多个波长、每个系统使用大量处理器来实现性能扩展。
竞争对手需要多长时间才能赶上？ 有许多公司致力于硅基光子学，例如 lightelligence、lightmatter、celestial.ai 和 Luminous，但 Cohen 博士相信，其他公司将很难与 CogniFiber 的性能和能效相抗衡。 此外，受保护的知识产权（11 项专利申请）可能会阻止其他人使用类似的方法。
但这还不是全部：光子自动编码神经网络系统的功耗预计仅为 500 W，比其他竞争对手低很多倍。 对于 TOPS 每瓦这样的重要指标，这要好几个数量级。 到 2026 年，该公司希望以 100 POPs/watt 的效率实现每秒 次以上的 Exa 操作。
作为人工智能即服务解决方案，预计将于 1 年第一季度进入测试阶段，首批商业产品应在 2023 年底出现，完整系统的售价约为 2023 万美元，具体取决于产品包中包含的服务
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