<p>随着摩尔定律的放缓，以及实现代际性能提升所需能量的增加，一些芯片设计师正在寻求替代架构的救赎。</p>
<p>Neurophos 是那些试图颠覆摩尔定律并实现模拟计算长期承诺但尚未充分开发潜力的公司之一。</p>
<p>这家位于德克萨斯州奥斯汀的人工智能芯片初创公司表示，它正在开发一种光学处理单元（OPU），理论上能够提供 470 petaFLOPS 的 FP4 / INT4 计算能力——大约是英伟达新发布的 Rubin GPU 的 10 倍，同时使用的功耗大致相同。</p>
<p>Neurophos 首席执行官 Patrick Bowen 告诉 <em>El Reg</em>，这在一定程度上得益于该公司在过去几年中开发的微米级超材料光调制器，基本上是光子晶体管。</p>
<p>&#34;今天从硅光子工厂获得的光晶体管的等效物是巨大的。它大约有 2 毫米长。你根本无法在芯片上放置足够多的它们，以便获得与今天数字 CMOS 竞争的计算密度，&#34;他解释道。</p>
<p>Bowen 表示，Neurophos 的光晶体管大约小 10,000 倍。&#34;我们在 5 月获得了第一批硅样品，证明我们可以使用标准 CMOS 工艺做到这一点，这意味着它与现有的代工技术兼容。&#34;</p>
<p>使用这些晶体管，Neurophos 声称已经开发出光学等效的张量核心。&#34;在芯片上，有一个单一的光子张量核心，大小为 1,000 x 1,000 [处理单元]，&#34;他说。</p>
<p>这比大多数 AI 加速器和 GPU 中通常看到的要大得多，后者使用的矩阵乘法引擎最多只有 256x256 个处理单元。</p>
<p>然而，与我们在英伟达的 GPU 中看到的数十个甚至数百个张量核心不同，Neurophos 只需要一个。Bowen 告诉我们，其第一代加速器上的张量核心将占据大约 25 mm²。</p>
<p>其余的整片芯片是&#34;支持这个疯狂张量核心所需的繁琐部分，&#34; Bowen 说。</p>
<p>具体来说，Neurophos 需要大量的向量处理单元和 SRAM，以防止张量核心因数据不足而饥饿。这是因为张量核心本身——是的，再次强调，整个整片芯片上只有一个——的工作频率约为 56 GHz。</p>
<p>但由于矩阵乘法是光学完成的，Bowen 指出，张量核心消耗的唯一电力是驱动数字到模拟再到数字的光电转换所需的电力。</p>
<p>Neurophos 表示，其首款 OPU，代号 Tulkas T100，将采用双整片设计，配备 768 GB 的 HBM，能够在负载下消耗 1 到 2 千瓦的功率，达到 470 petaOPS。</p>
<p>尽管所有这些听起来令人印象深刻，但重要的是要记住，这些数字目前更像是目标。该芯片仍在积极开发中，预计到 2028 年中期才会开始全面生产。即便如此，Bowen 也不期望它会大规模出货。&#34;我们谈论的是数千个芯片，而不是数万个芯片。&#34;</p>
<p>虽然 Neurophos 认为其光学张量核心可以处理广泛的 AI 推理工作负载，但它预计其首款芯片主要将用作预填充处理器。</p>
<p>正如我们之前讨论的那样，LLM 推理可以分为两个阶段：一个计算密集型的预填充阶段，在此阶段处理输入令牌，以及一个受内存带宽限制的阶段，在此阶段生成输出令牌。</p>
<p>在过去的一年中，我们看到像英伟达这样的芯片设计师将预填充和解码分解为单独的 GPU 池。对于其最新一代 GPU，英伟达开发了一种专用的预填充加速器，称为 Rubin CPX。</p>
<p>Bowen 设想 Tulkas T100 将填补类似 Rubin CPX 的角色。&#34;当前的愿景（可能会有所变化）基本上是我们会放置一架我们的机架，里面有 256 个我们的芯片，并且与类似 NVL576 的机架配对，&#34;他说。</p>
<ul>
<li>人工智能正在重塑数据中心的电力流动</li>
<li>硅光子技术在不久的将来不会有太大意义，博通首席执行官表示</li>
<li>GPU 的价值并不如其金价那么高——只是感觉如此</li>
<li>英伟达支持的光子初创公司 Ayar Labs 通过 GUC 设计合作瞄准超大规模客户</li>
</ul>
<p>从长远来看，Bowen 旨在解决解码阶段，但他指出，在初创公司准备好处理令牌生成之前，需要开发多种技术，包括共封装光学。</p>
<p>虽然 Tulkas T100 至少要到 2028 年才会出货，但 Bowen 表示，公司正在积极开发一款概念验证（PoC）芯片，以验证其声称的计算和功率密度。</p>
<p>本周，Neurophos 完成了一轮 1.1 亿美元的 A 轮融资，由 Gates Frontier 领投，微软的风险投资基金和其他投资者参与，Bowen 表示这将为该 PoC 的开发提供资金。®</p>

费城交易所 半导体 ETF - iShares

半导体 3 倍做多 - Direxion

半导体 ETF - VanEck Vectors

标普半导体 ETF - SPDR

全球科技股指数 ETF - iShares

NGNE

动态半导体 ETF - Invesco

高科技指数 ETF - SPDR

<p>Neurophos 是一家由比尔·盖茨支持的人工智能芯片初创公司，正在开发一种光处理单元（OPU）以复兴摩尔定律。该 OPU 旨在提供 470 petaFLOPS 的计算能力，同时使用与 Nvidia 的 GPU 相似的功耗，这得益于其微米级光学晶体管。首款 OPU Tulkas T100 预计将在 2028 年中期准备就绪，初期生产将限制在数千个芯片。Neurophos 最近获得了 1.1 亿美元的 A 轮融资，以支持其开发工作</p>

<p>As Moore's Law slows to a crawl and the amount of energy required to deliver generational performance gains grows, some chip designers are looking to alternative architectures for salvation.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着摩尔定律的放缓，以及实现代际性能提升所需能量的增加，一些芯片设计师正在寻求替代架构的救赎。</p>
</div><p>Neurophos is among those trying to upend Moore's Law and make good on analog computing's long-promised yet largely untapped potential.</p>
<div class="lb-trans"><p>Neurophos 是那些试图颠覆摩尔定律并实现模拟计算长期承诺但尚未充分开发潜力的公司之一。</p>
</div><p>The Austin, Texas-based AI chip startup says it's developing an optical processing unit (OPU) that in theory is capable of delivering 470 petaFLOPS of FP4 / INT4 compute — about 10x that of Nvidia's newly unveiled Rubin GPUs — while using roughly the same amount of power.</p>
<div class="lb-trans"><p>这家位于德克萨斯州奥斯汀的人工智能芯片初创公司表示，它正在开发一种光学处理单元（OPU），理论上能够提供 470 petaFLOPS 的 FP4 / INT4 计算能力——大约是英伟达新发布的 Rubin GPU 的 10 倍，同时使用的功耗大致相同。</p>
</div><p>Neurophos CEO Patrick Bowen tells <em>El Reg</em> this is possible in part because of the micron-scale metamaterial optical modulators, essentially photonic transistors, that the company has spent the past several years developing.</p>
<div class="lb-trans"><p>Neurophos 首席执行官 Patrick Bowen 告诉 <em>El Reg</em>，这在一定程度上得益于该公司在过去几年中开发的微米级超材料光调制器，基本上是光子晶体管。</p>
</div><p>&#34;The equivalent of the optical transistor that you get from Silicon Photonics factories today is massive. It's like 2 mm long. You just can't fit enough of them on chip in order to get a compute density that remotely competes with digital CMOS today,&#34; he explained.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;今天从硅光子工厂获得的光晶体管的等效物是巨大的。它大约有 2 毫米长。你根本无法在芯片上放置足够多的它们，以便获得与今天数字 CMOS 竞争的计算密度，&#34;他解释道。</p>
</div><p>Neurophos' optical transistors, Bowen says, are roughly 10,000x smaller. &#34;We got our first silicon back in May demonstrating that we could do that with a standard CMOS process, which means it's compatible with existing foundry technologies.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>Bowen 表示，Neurophos 的光晶体管大约小 10,000 倍。&#34;我们在 5 月获得了第一批硅样品，证明我们可以使用标准 CMOS 工艺做到这一点，这意味着它与现有的代工技术兼容。&#34;</p>
</div><p>Using these transistors, Neurophos claims to have developed the optical equivalent of a tensor core. &#34;On chip, there is a single photonic tensor core that is 1,000 by 1,000 [processing elements] in size,&#34; he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>使用这些晶体管，Neurophos 声称已经开发出光学等效的张量核心。&#34;在芯片上，有一个单一的光子张量核心，大小为 1,000 x 1,000 [处理单元]，&#34;他说。</p>
</div><p>This is quite a bit bigger than what's typically seen in most AI accelerators and GPUs, which employ matrix multiplication engines that are at most 256x256 processing elements in size.</p>
<div class="lb-trans"><p>这比大多数 AI 加速器和 GPU 中通常看到的要大得多，后者使用的矩阵乘法引擎最多只有 256x256 个处理单元。</p>
</div><p>However, rather than having dozens or even hundreds of these tensor cores, like we see in Nvidia's GPUs, Neurophos only needs one. Bowen tells us the tensor core on its first-gen accelerator will occupy roughly 25 mm2.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，与我们在英伟达的 GPU 中看到的数十个甚至数百个张量核心不同，Neurophos 只需要一个。Bowen 告诉我们，其第一代加速器上的张量核心将占据大约 25 mm²。</p>
</div><p>The rest of the reticle-sized chip is &#34;the boondoggle of what it takes to support this insane tensor core,&#34; Bowen said.</p>
<div class="lb-trans"><p>其余的整片芯片是&#34;支持这个疯狂张量核心所需的繁琐部分，&#34; Bowen 说。</p>
</div><p>Specifically, Neurophos needs a whack-ton of vector processing units and SRAM to keep the tensor core from starving for data. This is because the tensor core itself — and yes, again, there'll only be one of them on the entire reticle-sized die — is operating at around 56 gigahertz.</p>
<div class="lb-trans"><p>具体来说，Neurophos 需要大量的向量处理单元和 SRAM，以防止张量核心因数据不足而饥饿。这是因为张量核心本身——是的，再次强调，整个整片芯片上只有一个——的工作频率约为 56 GHz。</p>
</div><p>But because the matrix-matrix multiplication is done optically, Bowen notes that the only power consumed by the tensor core is what's needed to drive the opto-electrical conversion from digital to analog and back again.</p>
<div class="lb-trans"><p>但由于矩阵乘法是光学完成的，Bowen 指出，张量核心消耗的唯一电力是驱动数字到模拟再到数字的光电转换所需的电力。</p>
</div><p>Neurophos says its first OPU, codenamed the Tulkas T100, will feature a dual reticle design equipped with 768 GB of HBM that's capable of 470 petaOPS while consuming 1 to 2 kilowatts of power under load.</p>
<div class="lb-trans"><p>Neurophos 表示，其首款 OPU，代号 Tulkas T100，将采用双整片设计，配备 768 GB 的 HBM，能够在负载下消耗 1 到 2 千瓦的功率，达到 470 petaOPS。</p>
</div><p>As impressive as all this sounds, it's important to remember that these figures are more like goal posts at this point. The chip is still in active development with full production not expected to begin until mid-2028. Even then, Bowen doesn't expect it to ship in large volumes. &#34;We're talking thousands of chips. Not tens of thousands of chips.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管所有这些听起来令人印象深刻，但重要的是要记住，这些数字目前更像是目标。该芯片仍在积极开发中，预计到 2028 年中期才会开始全面生产。即便如此，Bowen 也不期望它会大规模出货。&#34;我们谈论的是数千个芯片，而不是数万个芯片。&#34;</p>
</div><p>While Neurophos believes its optical tensor cores can address a broad array of AI inference workloads, it expects its first chip will be used primarily as a prefill processor.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Neurophos 认为其光学张量核心可以处理广泛的 AI 推理工作负载，但它预计其首款芯片主要将用作预填充处理器。</p>
</div><p>As we've previously discussed, LLM inference can be broken into two phases: a compute intensive prefill stage in which input tokens are processed, and a memory bandwidth bound stage in which output tokens are generated.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如我们之前讨论的那样，LLM 推理可以分为两个阶段：一个计算密集型的预填充阶段，在此阶段处理输入令牌，以及一个受内存带宽限制的阶段，在此阶段生成输出令牌。</p>
</div><p>Over the past year or so, we've seen chip designers like Nvidia disaggregate prefill and decode into separate pools of GPUs. For its latest generation of GPUs, Nvidia has developed a dedicated prefill accelerator that it calls Rubin CPX.</p>
<div class="lb-trans"><p>在过去的一年中，我们看到像英伟达这样的芯片设计师将预填充和解码分解为单独的 GPU 池。对于其最新一代 GPU，英伟达开发了一种专用的预填充加速器，称为 Rubin CPX。</p>
</div><p>Bowen envisions the Tulkas T100 filling a similar role as Rubin CPX. &#34;The current vision, which is subject to change, is basically we would put one rack of ours, which is 256 of our chips, and that would be paired with something like an NVL576 rack,&#34; he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>Bowen 设想 Tulkas T100 将填补类似 Rubin CPX 的角色。&#34;当前的愿景（可能会有所变化）基本上是我们会放置一架我们的机架，里面有 256 个我们的芯片，并且与类似 NVL576 的机架配对，&#34;他说。</p>
</div><ul>
<li>AI is rewriting how power flows through the datacenter</li>
<li>Silicon photonics won't matter 'anytime soon' says Broadcom CEO</li>
<li>GPUs aren't worth their weight in gold – it just feels like they are</li>
<li>Nvidia-backed photonics startup Ayar Labs eyes hyperscale customers with GUC design collab</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>人工智能正在重塑数据中心的电力流动</li>
<li>硅光子技术在不久的将来不会有太大意义，博通首席执行官表示</li>
<li>GPU 的价值并不如其金价那么高——只是感觉如此</li>
<li>英伟达支持的光子初创公司 Ayar Labs 通过 GUC 设计合作瞄准超大规模客户</li>
</ul>
</div><p>Long-term, Bowen aims to tackle the decode phase as well, but notes that a variety of technologies, including co-packaged optics, will need to be developed before the startup is ready to take on token generation.</p>
<div class="lb-trans"><p>从长远来看，Bowen 旨在解决解码阶段，但他指出，在初创公司准备好处理令牌生成之前，需要开发多种技术，包括共封装光学。</p>
</div><p>While the Tulkas T100 won't ship until at least 2028, Bowen says the company is actively working on a proof of concept (PoC) chip to validate the compute and power densities it's claiming.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Tulkas T100 至少要到 2028 年才会出货，但 Bowen 表示，公司正在积极开发一款概念验证（PoC）芯片，以验证其声称的计算和功率密度。</p>
</div><p>This week, Neurophos completed a $110 million Series-A funding round led by Gates Frontier, with participation from Microsoft's venture fund and other investors, which Bowen says will fund development of this PoC. ®</p>
<div class="lb-trans"><p>本周，Neurophos 完成了一轮 1.1 亿美元的 A 轮融资，由 Gates Frontier 领投，微软的风险投资基金和其他投资者参与，Bowen 表示这将为该 PoC 的开发提供资金。®</p>
</div>

Bill Gates-backed startup aims to revive Moore's Law with optical transistors

The Register

Neurogene

英伟达

由比尔·盖茨支持的初创公司计划通过光学晶体管来重振摩尔定律