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Più memoria per l’IA: il progetto di Volantis usa laser già presenti negli iPhone
Volantis sostiene che i collegamenti ottici basati su laser VCSEL potrebbero permettere a una GPU di comunicare con fino a 220 chip di memoria, contro gli otto circa citati come confronto per le GPU Nvidia attuali. La startup prevede di consegnare il suo primo sistema integrato per l’inferenza nel 2027; i possibili...
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Key takeaways
- Volantis sostiene che i collegamenti ottici basati su laser VCSEL potrebbero permettere a una GPU di comunicare con fino a 220 chip di memoria, contro gli otto circa citati come confronto per le GPU Nvidia attuali.
- La startup prevede di consegnare il suo primo sistema integrato per l’inferenza nel 2027; i possibili vantaggi per capacità di memoria e velocità di trasferimento devono ancora essere dimostrati.
- Volantis ha raccolto 88 milioni di dollari in un round di Serie A co guidato da Lachy Groom e Abstract Ventures.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does San Francisco semiconductor startup Volantis plan to use laser-based connections and VCSEL technology already used in Apple devices. Article summary: Volantis plans to replace some short-range electrical links between AI processors and memory with laser-based optical links. It says this could let a GPU access far more memory—and move data fast enough to accelerate AI . Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Il collo di bottiglia di alcuni sistemi di intelligenza artificiale non è soltanto la potenza di calcolo: conta anche quanta memoria una GPU riesce a raggiungere e quanto rapidamente può scambiarvi dati. Volantis, startup di semiconduttori con sede a San Francisco, vuole intervenire proprio su questo punto usando la luce al posto di parte dei collegamenti elettrici. L’azienda afferma che il suo progetto potrebbe connettere fino a 220 chip di memoria a una GPU. È un obiettivo di progettazione, non una prestazione già dimostrata in un prodotto disponibile.3
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Perché la memoria può frenare le GPU
I processori usati per l’IA devono trasferire grandi quantità di dati tra la GPU e la memoria. Secondo Volantis, la portata limitata dei collegamenti elettrici rende difficile collocare più chip di memoria abbastanza vicino al processore. Nel confronto riportato insieme all’annuncio, le GPU Nvidia di fascia alta attuali sono abbinate a circa otto chip di memoria ad alta larghezza di banda.1
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Per questo, le prestazioni di un sistema non dipendono solo dai calcoli che il processore sa eseguire: è importante anche la rapidità con cui riceve i dati necessari. Volantis scommette che un diverso modo di collegare memoria e processori possa renderne disponibile una quantità maggiore per i carichi di lavoro dell’IA.1
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La proposta: trasmettere i dati con la luce
L’azienda sta sviluppando collegamenti ottici basati su VCSEL, sigla inglese di vertical-cavity surface-emitting laser, cioè laser a emissione superficiale a cavità verticale. Questa tecnologia è utilizzata anche per Face ID su dispositivi Apple, secondo le informazioni riportate sul progetto.8
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L’idea è usare la luce per trasportare dati tra i chip, riducendo la dipendenza dai collegamenti elettrici a corto raggio. Volantis sostiene che così sarebbe possibile disporre fino a 220 chip di memoria intorno a una GPU: molti più degli otto circa indicati come riferimento per le soluzioni Nvidia attuali.3
La distinzione è importante: si tratta di un’architettura in fase di sviluppo. Le cifre descrivono ciò che la startup intende realizzare, non risultati già verificati su un sistema consegnato ai clienti.3
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Dalla programmazione con l’IA alle prime consegne
Una maggiore disponibilità di memoria e uno scambio più rapido di dati potrebbero aiutare i sistemi di inferenza — quelli che eseguono modelli di IA per rispondere a richieste — a gestire attività impegnative. Volantis ha indicato anche la programmazione assistita dall’IA come possibile ambito d’uso, ma gli eventuali miglioramenti restano da dimostrare.2
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La società prevede di iniziare nel 2027 le consegne del suo primo sistema integrato per l’inferenza. È una tabella di marcia annunciata dall’azienda, non una garanzia sulla data di arrivo o sulle prestazioni finali.7
Un round da 88 milioni di dollari
Volantis ha annunciato un finanziamento di Serie A da 88 milioni di dollari, co-guidato da Lachy Groom e Abstract Ventures. Al round hanno partecipato anche John Doerr, VXI Capital, Triatomic e Susa Ventures, oltre agli investitori angel Dwarkesh Patel, Naveen Rao e Sholto Douglas.5
La raccolta servirà a sostenere lo sviluppo del sistema di inferenza della startup. La prova decisiva sarà trasformare il progetto di collegamenti ottici e l’obiettivo dei 220 chip di memoria in una soluzione funzionante, con prestazioni misurate e dimostrate.5
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