等待量子计算引入下一波人工智能的问题在于，它的到来可能比人们想象的要慢得多。下一个最佳选择包括以某种方式提高现有计算机的速度——但现在有一个重要的附加命令：节能系统意味着我们不会在我们开始将 AI 奇点变为存在时烧毁地球。
与此同时，人工智能计算的速度每 3 或 4 个月翻一番，这意味着标准的半导体技术正在努力跟上。几家公司现在正致力于将光引入半导体领域的“光子处理”，由于明显的“光速”原因，这实际上显着加快了整个过程。
Salience Labs是一家总部位于牛津的初创公司，它认为自己找到了答案，它结合了将光子芯片与标准电子器件封装在一起的超高速多芯片处理器。
它现在筹集了由剑桥创新资本和牛津科学企业牵头的 1150 万美元的种子轮融资。参与的还有 Oxford Investment Consultants、Dialog Semiconductor 前首席执行官 Jalal Bagherli、前淡马锡董事会成员 Yew Lin Goh 和 Arm 支持的 Deeptech Labs。
Salience 是牛津大学和明斯特大学 2021 年的衍生公司，此前它提出了使用宽带宽光执行操作以提供所谓的“在给定功率范围内的大规模并行处理性能”的想法.该公司表示，该技术具有高度可扩展性，能够将多达 64 个矢量堆叠成一束光。
Salience Labs 的首席执行官兼联合创始人 Vaysh Kewada 告诉我：“这项技术将意味着我们可以针对相同的功率要求进行更多的计算——这意味着从根本上更高效的人工智能系统。”
她认为世界需要更快的芯片来发展人工智能能力，但半导体行业无法跟上这种需求。 “我们正在通过我们专有的‘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 的可制造性。这将开启一个新的处理时代，超级计算人工智能无处不在，”她说。
Cambridge Innovation Capital 合伙人 Ian Lane 补充道：“Salience Labs 汇集了光子学、电子学和 CMOS 制造领域的深厚专业知识。他们独特的光子学方法提供了极其密集的计算芯片，而无需将光子芯片扩展到大尺寸。”
这是芯片内部光子学的动画：
原文： https://techcrunch.com/2022/05/12/this-startup-hopes-photonics-to-will-get-us-to-ai-systems-faster/