Salience实验室融资1150万美元用于光子处理器

Salience实验室于2021年从牛津大学和明斯特大学分离出来，主要开发基于光子学的多芯片封装集成处理器。目前，已经筹集了1150万美元的种子资金。

这笔资金将大大促进超高速多芯片封装集成技术的研究工作，该技术主要是将光子芯片与标准电芯片封装在一起。这种架构是根据大批量制造的基本原则设计的，可以由使用标准CMOS工艺的量产级Foundry制造。

Salience实验室认为，该处理器应该能够在单个芯片上实现大规模并行、超高吞吐量的处理性能，从而为一系列新的和现有的AI进程和应用程序带来高效的超大规模计算。

Salience实验室首席执行官Vaysh Kewada评论说：“世界需要更快的芯片来发展AI的能力，但传统半导体行业无法跟上这一需求。”

“我们正在用我们专有的'内存计算'架构来解决这个问题，该架构结合了光子学的超快速度、电子学的灵活性和CMOS工艺的可制造性。这将迎来一个新的计算时代，AI将无处不在。”

同样的原理可能会产生AI以外的影响，有可能使神经网络变得更大，并实现更精确的数据分析。用于临床数据的诊断和处理，以及自动驾驶汽车中传感器的数据评估最终也可以从这种方法中受益。

根据Salience实验室的数据，其最新的芯片架构涉及直接在静态随机存取存储器（SRAM）之上的光子处理映射。据称，这种新颖的“内存计算”原理和架构本质上速度更快，而且可以适应不同市场垂直领域的特定应用要求，使其成为实现通信、机器人、视觉系统、医疗保健和其他数据工作负载的AI用例的理想选择。

针对AI需求的开创性实用解决方案

在2021年《自然》杂志的一篇论文中，明斯特大学的Johannes Feldmann（现在是Salience实验室首席技术官）领导的一个项目小组，概述了一种计算专用的集成光子硬件加速器（张量核心），该加速器能够以每秒数万亿次的乘法累加运算的速度运行。

该项目小组指出：“张量核心可以被视为特定应用集成电路的光学模拟，它利用相变材料内存阵列和基于光子芯片的光学频率梳实现了并行光子内存计算。计算被简化为测量可重构和非共振无源元件的光传输，可以在超过14GHz的带宽下运行，仅仅受调制器和光电探测器的速度限制”。

这种方法旨在利用当前芯片相关研究中的一系列突破，包括以微波线速率下的孤子微梳集成、超低损耗氮化硅波导、以及高速片上探测器和调制器。

该小组在其《自然》杂志上指出：“鉴于最近的进展，我们的方法为实现光子张量核心的CMOS晶圆级集成提供了一条途径。”

牛津科学企业的合伙人Alexis Zervoglos评论说：“Salience实验室的技术是一个具有开创性且实用的解决方案，可以解决AI处理需求和半导体行业供应之间日益扩大的差距之间的矛盾。通过以一种新颖的方式利用光子学，Salience实验室将取得前所未有的进展，改变现有的AI应用，并开辟新的解决问题的领域。”

 

（相关信息来源于网络，经过翻译修改）

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