【猎云网（微信号：ilieyun
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从生成播放列表到语音识别，创建和操作“AI”功能，总是需要占用大量的计算机处理能力。创业公司Lightmatter决心改变彻底这种糟糕的情况。公司制造的光子芯片从本质上来将，可以以光速进行计算，一路秒杀晶体管。最近，这家公司还获得了1100万美元A轮融资。
听上去有点华而不实？但是公司的团队和技术真的是实打实的。Lightmatter的首席执行官Nick Harris曾经就在麻省理工的论文中写到了光子芯片，并发布了不少文章来探讨光子计算架构的可行性。
跟大多数计算运行一样，AI和机器学习的最根本在于大量的计算。普通的电脑可以做简单的计算，但是对于复杂的问题，则需要将其拆解细分，各个击破。而这种复杂问题，在AI应用中十分常见。更关键的问题是，如何能让AI快速地处理大量数据集。
随着人工智能产品的需求不断增加，人们对计算的要求也越来越高，但显然，目前的计算机芯片已经达到了极限速度。“摩尔定律正在消亡的一个特点就是，像英特尔这样的公司正在大力投资量子计算等东西。只要不是传统的计算，他们就投资开发，”Harris在采访中说，“所以，现在正是寻求其他计算架构的大好时机。”
公司的光子芯片通过让光穿过一个极小的可配置镜头和传感器，来一下子解决所有问题。通过创建和跟踪光的相位或路径的微小变化，仅在光从芯片这端到达另一端的极端时间内，解决方案便可生成。这不仅意味着计算结果的快速反馈，也意味着所需消耗的能量也是传统芯片的极小部分。
“很多深度学习都依赖于这种特殊的运行，而我们的芯片可以大大提高这一运行速度，”Harris解释说，“这是一个特殊用途的光学计算机可以在特殊问题上大放异彩的时刻。首款光子芯片可以凭精确且可扩展的方式完成这项任务。”
“在速度、功耗和延迟方面，我们已经非常接近理论可能性，”Harris说。也就是说，你不能让光跑得更快。但跟传统计算机类似，你可以把芯片布置地更加密集，让它们并行工作，或者，改进传感器性能等等。
公司最近宣布的1100万美元A轮融资，由Matrix和Spark领投。这笔新的资金将帮助团队把技术从原型层面应用到实际产品中。
“这不是一个科学项目，”Matrix的Stan Reiss说，“这是以可控的方式首次对光学计算的应用。”
他还指出，竞争对手们过于拘泥于提高半专业化硬件的性能，比如开发特殊的AI主板等，但最终他们还是跳不出传统计算机的局限。
“任何人都可以开发出这种芯片，但问题是这类芯片也面临着巨大的竞争压力，而Lightmatter这家公司则完全不一样。”
而且，光子芯片也仅仅是在最近才变得可能。过去十年中，在构建光子芯片的基础研究和基础设施方面的投资最终得到了回报。如今，这项技术已经足够成熟从实验室走向市场。
Harris提到：“AI仍处于起步阶段，若要进一步前进，新的技术必不可少。在Lightmatter，我们正在用光子技术来增强电子计算机的性能，以从根本上推出足够强大的新计算机，以促进下一代人工智能的发展。”
