Nylig kunngjorde den amerikanske oppstarten av fotonisk databehandling Lightmatter at den har samlet inn $155 millioner i finansiering av serie C-2 for å akselerere teamets vekst og utvide distribusjonen av fotoniske brikker, og for å møte den økende etterspørselen etter kunstig intelligens og høy ytelse databehandling.
Lightmatter har samlet inn 420 millioner dollar til dags dato og er for tiden verdsatt til over 1,2 milliarder dollar. Denne runden vil drive akselerert vekst for selskapet for å møte den økende etterspørselen etter høyytelsesdatabehandling (HPC) fra AI-innovatører.
Akselererer veksten! Den fotoniske databehandlingen "enhjørning" samler inn 155 millioner dollar i ny finansiering.
Passasje testbed: en 8" x 8" databrikke som lar heterogene brikker kommunisere optisk via programmerbare integrerte fotoniske lenker. (Bildekreditt: Lightmatter)
Det Boston-baserte selskapet planlegger å bruke finansieringen til å øke antall ansatte (det har for tiden ca. 150 ansatte) og åpne et nytt kontor i Toronto. Lightmatter planlegger å utvide sitt globale team og kontorer, samt utnevne Danner Stodolsky som VP of Data Center Architecture og Colin Sturt som juridisk rådgiver.
Spesifikt sa Lightmatter tirsdag lokal tid at de samlet inn $155 millioner i en avtale ledet av GV (tidligere Google Ventures) og Viking Global Investors. Runden er en fortsettelse av en serie C-runde på 154 millioner dollar samlet inn i mai i år.
"Lightmatter er posisjonert som en nøkkeldriver for å fremme neste generasjon datasystemer, som vil drive AI-innovasjon ytterligere. Gjennom fotonisk teknologi sørger Lightmatter for en jevn progresjon i dataytelsen, til tross for økende strømforbruksutfordringer og langsom fremgang i transistorskalering. "
Lightmatter bygger nye måter for databrikker å kommunisere med hverandre og utføre beregninger på. Teknologien bruker silisiumfotonikk og bølgeledere, som er små strukturer som endrer lysets retning. Og tidligere brukte brikker vanligvis ledninger for å gjøre disse tingene.
Ideen om å bruke lys i databehandling er ikke ny, og det kan fremskynde prosessen samtidig som det bruker mindre energi. Men det har lenge vært vanskelig å bygge komponentene som trengs for å få det til å fungere.
Lightmatter ser nylige fremskritt innen AI som en fordel: teknologiselskaper har brakt kraftige brikker til markedet som kan møte de beregningsmessige kravene som trengs for oppgaver som å trene store språkmodeller som de til OpenAIs ChatGPT chatbot, samt et økende antall konkurrenter.
Nick Harris, medgründer og administrerende direktør i Lightmatter, sa: "Med AI som driver så mye fremgang innen databehandling akkurat nå, er det viktig å finne nye måter å fortsette å forbedre hastigheten og energieffektiviteten som trengs for disse systemene."
Selskapets produkter inkluderer en enhet kalt Passage, som kan: inneholde en rekke forskjellige typer databrikker, slik at de kan dele data optisk. Fibrene gjør det også mulig å koble flere kanaler sammen, og bygge dem inn i superdatamaskiner - en evne selskapet jobber med en rekke kunder for å utvikle. Harris ville ikke nevne spesifikke kunder, men sa at de inkluderer noen av de største brikkeprodusentene og skytjenestene tilbydere.
Harris sa at slike superdatamaskiner kan trene kraftige AI-modeller raskere og med mindre strømforbruk enn tradisjonelle metoder.
Erik Nordlander, generalpartner for GV, sa: "I det raskt utviklende feltet av generativ AI, har behovet for nye databehandlings- og kommunikasjonsløsninger på brikken aldri vært større. Lightmatter utnytter kraften til silisiumfotonikk for å møte denne utfordringen, og låser opp ytelsen. flaskehalser, økende båndbredde og la AI-modeller av størrelse og skala øke dramatisk."
