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Nuestra capacidad de empaquetar transistores cada vez más pequeños en un chip ha permitido la era actual de la informática ubicua. Sin embargo, este enfoque finalmente está llegando a sus límites cuando algunos expertos declaran el fin de la Ley de Moore y un principio relacionado conocido como escala de Dennard.
Estos acontecimientos no podrían llegar en peor momento. La demanda de potencia informática se ha disparado en los últimos años, impulsada en gran parte por el auge de la inteligencia artificial, y no muestra signos de desaceleración.
Ahora Lightmatter, una empresa fundada por tres graduados del MIT, continúa el notable progreso de la informática al repensar la vida útil del chip. En lugar de depender exclusivamente de la electricidad, la empresa también utiliza la luz para el procesamiento y el transporte de datos. Los dos primeros productos de la compañía, un chip que se especializa en operaciones de inteligencia artificial y un compuesto que facilita la transferencia de datos entre chips, utilizan fotones y electrones para impulsar operaciones más eficientes.
«Los dos problemas que solucionamos son: ‘¿Cómo hablan los chips?’ ¿Y cómo haces eso?» [AI] ¿Cálculos?’”, dice Nicholas Harris PhD ’17, cofundador y director ejecutivo de Lightmatter. «Con nuestros dos primeros productos, Envise y Passage, abordamos ambas cuestiones».
En un guiño a la magnitud del problema y la demanda de IA, Lightmatter recaudó poco más de 300 millones de dólares en 2023 con una valoración de 1.200 millones de dólares. Ahora la compañía está demostrando su tecnología en algunas de las empresas tecnológicas más grandes del mundo con la esperanza de reducir las enormes demandas de energía de los centros de datos y los modelos de inteligencia artificial.
«Habilitaremos plataformas basadas en nuestra tecnología de interconexión que constan de cientos de miles de unidades informáticas de próxima generación», dice Harris. «Sin la tecnología que estamos desarrollando, esto simplemente no sería posible».
De la idea a los 100.000 dólares
Antes de unirse al MIT, Harris trabajó en la empresa de semiconductores Micron Technology, donde estudió los dispositivos fundamentales detrás de los chips integrados. Esta experiencia le hizo darse cuenta de que el enfoque tradicional para mejorar el rendimiento de la computadora (empaquetar más transistores en cada chip) estaba llegando a sus límites.
«Vi que la hoja de ruta del procesamiento de datos se estaba desacelerando y quise descubrir cómo seguir adelante», dice Harris. “¿Qué enfoques pueden mejorar las computadoras? La computación cuántica y la fotónica fueron dos de estos caminos”.
Harris llegó al MIT para trabajar en computación cuántica fotónica como parte de su investigación doctoral con Dirk Englund, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática. Como parte de este trabajo, construyó chips fotónicos integrados basados en silicio que podían enviar y procesar información utilizando luz en lugar de electricidad.
El trabajo dio lugar a decenas de patentes y más de 80 artículos de investigación en revistas de renombre como Naturaleza. Pero otra tecnología también llamó la atención de Harris en el MIT.
«Recuerdo caminar por el pasillo y ver a los estudiantes salir de estas aulas del tamaño de un auditorio y mirar videos en vivo de conferencias para ver a los profesores enseñando aprendizaje profundo», recuerda Harris, refiriéndose a la tecnología de inteligencia artificial. «Todos en el campus sabían que el aprendizaje profundo iba a ser un gran problema, así que comencé a aprender más sobre él y nos dimos cuenta de que los sistemas que estaba construyendo para la computación cuántica fotónica en realidad podrían usarse para el aprendizaje profundo».
Harris había planeado convertirse en profesor después de obtener su doctorado, pero se dio cuenta de que podía atraer más dinero e innovar más rápidamente a través de una nueva empresa, por lo que se asoció con Darius Bunandar PhD ’18, quien también estudió en el laboratorio de Englund, y Thomas Graham MBA juntos ’18. Los cofundadores se lanzaron con éxito al mundo de las startups al ganar el Concurso de Emprendimiento de $100K del MIT de 2017.
Mira la luz
El chip Envise de Lightmatter toma la parte de la computación que los electrones hacen bien, como la memoria, y la combina con lo que la luz hace bien, como realizar multiplicaciones masivas de matrices de modelos de aprendizaje profundo.
«La fotónica permite realizar múltiples cálculos al mismo tiempo porque los datos provienen de diferentes colores de luz», explica Harris. “Podrías tener una foto de un perro en un solo color. En otro color podrías tener una foto de un gato. En un color diferente, tal vez un árbol, y se podrían ejecutar estos tres procesos simultáneamente a través de la misma unidad de procesamiento óptico, este acelerador matricial. Esto aumenta las operaciones por área y reutiliza el hardware existente, aumentando la eficiencia energética”.
Passage aprovecha las ventajas de latencia y ancho de banda de la luz para conectar procesadores de manera similar a cómo los cables de fibra óptica usan la luz para enviar datos a largas distancias. También permite que chips del tamaño de obleas enteras funcionen como un único procesador. El envío de información entre chips es fundamental para ejecutar las enormes granjas de servidores que impulsan la computación en la nube y los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT.
Ambos productos están diseñados para hacer que las computadoras sean más eficientes energéticamente, lo que, según Harris, es necesario para mantenerse al día con la creciente demanda sin causar un gran aumento en el consumo de energía.
«Algunos predicen que para 2040, alrededor del 80 por ciento de todo el consumo de energía del planeta se destinará a centros de datos y computación, y la IA representará una gran parte de eso», dice Harris. “Cuando se analiza el uso de computadoras para entrenar estos grandes modelos de IA, se estima que consumirán cientos de megavatios. Su consumo de electricidad está a la escala de las ciudades”.
Lightmatter está trabajando actualmente con fabricantes de chips y proveedores de servicios en la nube para una implementación masiva. Harris señala que debido a que los dispositivos de la compañía funcionan con silicio, pueden fabricarse en instalaciones de fabricación de semiconductores existentes sin cambios importantes en el proceso.
Los ambiciosos planes pretenden abrir un nuevo camino para la informática que tendría un enorme impacto en el medio ambiente y la economía.
«Continuaremos estudiando todas las partes de una computadora para descubrir cómo la luz puede acelerarlas, hacerlas más eficientes energéticamente y más rápidas, y continuaremos reemplazando esas partes», dice Harris. “En este momento estamos enfocados en conectarnos con Passage y procesar datos con Envise. Pero con el tiempo desarrollaremos la próxima generación de computadoras y todo será cuestión de luz”.
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