光子计算技术初创公司Lightmatter今天详细介绍了Passage，一种“晶圆级”可编程芯片互连结构，该结构使用光来提高性能，同时减少能耗 。Lightmatter表示，与现有解决方案相比，Passage可以“前所未有的速度”运行，该阵列允许异构芯片的阵列(包括处理器，图形卡，内存和AI加速器)相互通信 。
Lightmatter平台的基础技术-光子集成电路-源自Lightmatter首席执行官和MIT校友Nicholas Harris合着的2017年一篇论文，该论文描述了一种利用光学干涉执行机器学习工作负载的新颖方法 。这样的芯片只需要有限的能量，因为光产生的热量少于电 。它们还受益于减少的等待时间，并且不易受到温度，电磁场和噪声变化的影响 。
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根据Lightmatter的说法，Passage提供了芯片之间的完全可重新配置的连接拓扑，表面上降低了构建异构系统的成本和复杂性 。互连将40条可切换光子通道封装到传统上支持一根光纤的空间中，从而在48个芯片阵列中以5纳秒的延迟使芯片到芯片的速度超过1Tbps 。(Lightmatter说，这些测量是在其实验室的硬件上完成的 。)如今，大多数服务器处理器通过光纤以大约400Gbps的速度相互通信 。
哈里斯指出，Passage与芯片无关，因此客户可以将AMD和Nvidia硬件置于Passage之上，并看到计算性能提高了100倍 。他还断言，Passage大大降低了为处理器和数据中心供电所需的能源 。
“ Lightmatter引领了计算机体系结构的必要范式转变，以推动计算技术的下一次飞跃，同时还减少了快速增长但效率低下的计算和通信解决方案对我们星球的负面影响，”哈里斯说 。现代计算工作负载要求系统级的性能 。通过Passage，我们创建了一个光子芯片上机架解决方案，该解决方案可以在不同类型的芯片之间实现超高带宽互连，同时降低成本，复杂性和能耗，并能够支持计算的未来 。”
Lightmatter的硬件被设计为可插入标准服务器和工作站中，因此无法不受光学处理的限制 。快速的光子电路需要快速的存储，然后是将每个组件(包括激光器，调制器和光学组合器)封装到微小晶片上的问题 。
这也许就是为什么像Intel和LightOn这样的公司追求混合方法的原因，该方法在同一芯片上结合了硅和光学电路，从而使模型的一部分以光学方式运行，而模型的一部分以电子方式运行 。这些公司并不孤单-迄今为止，初创公司Lightelligence已在其技术上展示了MNIST基准机器学习模型，该模型使用计算机视觉识别手写数字 。和LightOn，Optalysis和法瑟姆计算，所有争夺萌芽光学芯片市场中分得一杯羹，纷纷上调的风险投资数千万为自己的芯片 。
值得一提的是，总部位于波士顿的Lightmatter已从GV(Alphabet的风险部门)，Spark Capital和Matrix Partners等投资者那里筹集了总计3,300万美元的资金 。Lightmatter表示，其当前的重点不在硬件上，是确保测试芯片与流行的AI软件(包括Google的TensorFlow机器学习框架)配合使用 。
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