AIは今日の多くの製品やサービスに不可欠な要素ですが、そのデータと計算サイクルへの需要は底なしです。Lightmatterは、AI処理に特化した超高速フォトニックチップでムーアの法則を飛躍的に超えることを目指しており、新たに8,000万ドルの資金調達ラウンドを終え、光駆動コンピューティングを市場に投入する準備が整いました。
Lightmatterについて初めて取り上げたのは2018年。創業者たちはMITを卒業したばかりで、フォトニックコンピューティングというアイデアが主張通りの価値があることを証明するために1100万ドルを調達していました。彼らはその後3年余りをかけて技術の構築と改良に取り組み、ハードウェアスタートアップや技術系創業者が直面しがちなあらゆる困難に直面しました。
同社の技術が何をするのかを詳しく知りたい場合は、その特集記事を読んでください。基本的な部分は変わっていません。
ライトマターは、フォトニックコンピューティングと1100万ドルの資金調達により、AI専用チップの改革を目指している。
簡単に言えば、Lightmatterのチップは、機械学習の基礎となる複雑な計算を文字通り瞬時に実行します。電荷、論理ゲート、トランジスタを用いてデータを記録・操作する代わりに、このチップは光子回路を用いて光の経路を操作し、計算を実行します。これは何年も前から可能でしたが、最近まで大規模に、そして実用的かつ非常に価値の高い目的のために動作させることは不可能でした。
プロトタイプから製品へ
Lightmatter が立ち上がった 2018 年当時は、この技術が、Google や Amazon などの企業が AI のトレーニングに使用している何千ものカスタム ユニットのような従来型のコンピューティング クラスターを置き換えるものとして販売できるものなのかどうかは完全には明らかではありませんでした。
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「この技術は原理的には素晴らしいものになるはずだと分かっていましたが、解決すべき細かい点がたくさんありました」と、CEO兼共同創業者のニック・ハリス氏はTechCrunchのインタビューで語った。「克服すべき難解なコンピュータサイエンス理論とチップ設計の課題が山積みで…しかもCOVID-19は厄介な存在でした」
サプライヤーが操業停止に陥り、業界関係者の多くが提携を一時停止し、プロジェクトを延期するなど、パンデミックの影響でライトマターの計画は数ヶ月遅れたが、同社はより強くなって乗り越えた。ハリス氏は、半導体企業をゼロから立ち上げるという課題は、予想外ではなかったとしても、相当なものだったと述べた。
「全体的に見て、我々のやっていることはかなりクレイジーです」と彼は認めた。「コンピューターをゼロから作っているんです。チップ、チップパッケージ、チップパッケージを搭載するカード、カードが入るシステム、そしてその上で動くソフトウェアを設計しています。…これらすべての専門知識を網羅する会社を作らなければならなかったんです。」
同社は、数人の創業者からマウンテンビューとボストンに70人以上の従業員を抱えるまでに成長し、新製品を市場に投入するにつれて成長は続くだろう。
数年前、Lightmatter社の製品は情報に富んだきらめきのようでしたが、今ではEnviseというより確固たる形をとっています。彼らはこれを「汎用フォトニックAIアクセラレーター」と呼んでいます。これは、一般的なデータセンターのラックに収まるように設計されたサーバーユニットですが、複数のフォトニックコンピューティングユニットを搭載しており、ニューラルネットワークの推論プロセスを驚異的な速度で実行できます。（現時点では線形代数など特定の種類の計算に限定されており、複雑な論理は処理できませんが、この種の計算は機械学習プロセスの主要コンポーネントとなっています。）
ハリス氏はパフォーマンス向上の具体的な数値を明かすことを控えたが、それはパフォーマンス向上が目覚ましいというよりも、むしろ向上が加速しているためだ。ウェブサイトによると、BERTのような大型トランスフォーマーモデルでは、NVIDIA A100ユニットと比較して5倍の速度で動作し、消費電力は約15%だという。そのため、このプラットフォームは、GoogleやAmazonのような資金力のあるAI大手にとって、二重の魅力を持つ。これらの企業は、常により多くのコンピューティングパワーを必要とし、それを利用するには高額なエネルギーコストを支払っている。パフォーマンス向上でもエネルギーコスト削減でも、どちらでも素晴らしい。両方が実現できれば、それは魅力的だ。
ライトマター社は当初、2021年末までにこれらのユニットを最も有望な顧客とテストし、改良を加えて生産レベルまで引き上げ、広く販売できるようにする計画だ。しかしハリス氏は、これは本質的に同社の新しいアプローチにおけるモデルTだと強調した。
「もし我々の考えが正しければ、我々はまさに次世代のトランジスタを発明したことになる」と彼は言った。大規模コンピューティングという観点からすれば、この主張には根拠がないわけではない。すぐに小型光子コンピュータが手に入るようになるわけではないが、2030年までに世界の電力の10%が光子によって消費されると予測されているデータセンターにおいては、「光子はまさに無限のエネルギー需要を持っている」のだ。
数学の色
Lightmatter社がフォトニックコンピューターの性能向上を図る主な方法は2つあります。1つ目は、そして最も突飛に聞こえるかもしれませんが、異なる色で処理することです。
これらのコンピューターの実際の仕組みを考えてみると、それほど突飛な話ではありません。何十年もの間コンピューターの中核を担ってきたトランジスタは、論理演算やゲートの開閉などに電気を使います。マクロスケールでは、波形のように操作できる様々な周波数の電気を利用できますが、この小さなスケールではそうはいきません。電子という一つの通貨しかなく、ゲートは開いているか閉じているかのどちらかです。
しかし、Lightmatterのデバイスでは、光は導波路を通過しながら計算を実行するため、（ある意味で）プロセスが簡素化され、高速化されます。そして、理科の授業で習ったように、光には様々な波長があり、それらすべてを同じハードウェア上で独立して同時に利用することができます。
青色レーザーから送られた信号を光速で処理できるのと同じ光学的魔法が、最小限の改造で赤色レーザーや緑色レーザーにも適用できます。そして、光波が互いに干渉しない限り、コヒーレンスを失うことなく、同じ光学部品を同時に通過することができます。
つまり、Lightmatterチップが赤色レーザー光源を用いて1秒間に100万回の計算を実行できる場合、別の色を追加すれば計算量は200万回に倍増し、さらに別の色を追加すれば300万回にまで増える。しかも、ほとんど改造は必要ない。最大の課題は、この課題に対応できるレーザーを手に入れることだとハリス氏は述べた。ほぼ同じハードウェアで、ほぼ瞬時に性能を2倍、3倍、あるいは20倍に高められるのであれば、ロードマップは魅力的だ。
これは、同社が解決に取り組んでいる2つ目の課題、すなわち相互接続にもつながります。スーパーコンピュータは、数千台もの小さな個別コンピュータで構成され、完全に同期して動作します。これらのコンピュータが同期して動作するために、各コアが他のコアの動作を把握できるよう、常に通信を行う必要があります。また、スーパーコンピュータが処理するように設計された極めて複雑な計算問題を調整する必要があります。（インテルは、エクサスケール・スーパーコンピュータの構築におけるこの「並行性」の問題について、こちらで説明しています。）
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「開発の過程で学んだことの一つは、これらのチップが非常に高速になり、ほとんどの時間ただ待機しているだけの状態になったときに、どうやってチップ同士を通信させるかということです」とハリス氏は述べた。ライトマターチップは非常に高速に動作するため、従来のコンピューティングコアに頼ってチップ間の連携を行うことはできない。
光子の問題には、光子による解決策が必要であるように思われます。それは、異なるコア間のデータ転送に光ファイバーではなく導波路を使用する、ウエハースケールの相互接続ボードです。光ファイバー接続は必ずしも遅いわけではありませんが、無限に高速というわけでもありません。また、チップの設計規模では光ファイバー自体がかなり大きく、コア間に配置できるチャネル数が制限されます。
「私たちは光学素子、つまり導波路をチップ自体に組み込みました。1本の光ファイバーのスペースに40本の導波路を収めることができます」とハリス氏は述べた。「つまり、はるかに多くのレーンを並列に動作させることができ、驚くほど高速な相互接続速度を実現できるのです」（チップやサーバーに詳しい方は、こちらの仕様をご覧ください）。
この光インターコネクトボードは「Passage」と呼ばれ、同社のEnvise製品の次世代製品に搭載される予定です。しかし、色彩計算と同様に、これは将来の世代に向けたものです。現在のところ、潜在顧客を満足させるには、消費電力を大幅に削減しながら5～10倍の性能を実現する必要があるでしょう。
8000万ドルを投資する
これらの顧客、つまり既にデータセンターとスーパーコンピュータを所有し、それらを最大限に活用している「ハイパースケール」データハンドラーは、今年後半に最初のテストチップを受け取る予定です。ハリス氏によると、Bラウンドの主な投資先はそこです。「私たちは早期アクセスプログラムに資金を提供しています。」
つまり、出荷可能なハードウェア（規模の経済が効くまでは1台当たりのコストが非常に高く、現在のサプライヤーとのトラブルも考慮する必要がある）の製造と、市場投入チームの構築の両方が必要になります。サービス、サポート、そしてこのような製品には膨大な量のソフトウェアが伴うため、多くの採用活動が行われています。
このラウンドはViking Global Investorsが主導し、HP Enterprise、Lockheed Martin、SIP Global Partners、そして以前の投資家であるGV、Matrix Partners、Spark Capitalが参加しました。これにより、同社の調達総額は約1億1,300万ドルとなりました。最初のAラウンドで1,100万ドル、その後GVが2,200万ドルのA-1ラウンドで追加調達し、今回の8,000万ドルとなりました。
フォトニックコンピューティング、特にニューラルネットワークにおけるその潜在的応用を追求している企業は他にも存在するものの、ハリス氏はLightmatterの足元をすくわれているとは感じていないようだ。製品の出荷に近づいている企業はほとんどなく、いずれにせよこの市場はまさにホッケースティック現象の真っ只中にある。彼はOpenAIの調査結果を挙げ、AI関連コンピューティングの需要は、既存の技術が対応できる速度をはるかに上回るペースで増加していると述べた。ただし、データセンターの規模はますます拡大している。
今後 10 年間は、暗号通貨の世界で見られたのと同様に、電力消費を抑制するための経済的および政治的圧力がかかると予想されますが、Lightmatter は、通常の GPU ベースの製品に代わる効率的で強力な代替手段を提供する態勢が整っています。
ハリス氏が先ほど期待を込めて示唆したように、彼の会社が作ったものは業界に革命を起こす可能性があり、もしそうだとしたら急ぐ必要はない。ゴールドラッシュがあるなら、彼らはすでに権利を獲得しているのだ。
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