Volantis vil bruke lasere fra iPhone-teknologi til å gi AI-brikker mer minne

Volantis vil bruke lys til å flytte data mellom AI-prosessorer og minne. Målet er å omgå en begrensning som kan påvirke hvor mye minne en GPU får tilgang til, og hvor raskt den kan bruke det. Startupen sier at løsningen kan koble opptil 220 minnebrikker til én GPU. Det er foreløpig et designmål – ikke et resultat som er demonstrert i et system på markedet.37

Hvorfor AI-brikker kan få en minneflaskehals

AI-prosessorer må flytte store datamengder mellom GPU-en og minnet. Volantis mener at korte elektriske forbindelser begrenser hvor mange minnebrikker som kan plasseres nær nok til å betjene prosessoren. I sammenligningen som ble omtalt sammen med selskapets kunngjøring, har dagens beste Nvidia-design rundt åtte høybåndbreddeminnebrikker (HBM) per GPU.13

Dermed handler ytelsen i et AI-system ikke bare om hvor mye regnekraft prosessoren har. Også forbindelsen mellom prosessor og minne spiller en viktig rolle. Volantis satser på at en ny måte å la komponentene kommunisere på kan gi AI-arbeidsoppgaver tilgang til mer minne.13

Slik skal VCSEL-forbindelsene fungere

Volantis foreslår å bruke vertikale hulroms-overflateemitterende lasere, kalt VCSEL, til å sende data mellom beregningsbrikker og minnebrikker. Ifølge omtalen av selskapets planer brukes VCSEL-lasere også i Apples Face ID-teknologi.817

I stedet for å basere seg bare på korte elektriske forbindelser vil selskapet bruke optiske lenker til å overføre data over større avstander internt i systemet. Volantis sier at dette kan gjøre det mulig å plassere opptil 220 minnebrikker rundt én GPU – langt flere enn de rundt åtte brikkene i Nvidia-sammenligningen.3

Det er viktig å skille mellom en planlagt arkitektur og en ferdig løsning. Omtalen beskriver hva Volantis utvikler og håper å oppnå, men bekrefter ikke at et system allerede har levert den oppgitte minnekapasiteten eller ytelsen.37

Hva teknologien kan bety for AI

Mer tilgjengelig minne og raskere dataflyt kan være nyttig for systemer som kjører AI-modeller, særlig ved krevende oppgaver. Volantis har nevnt AI-koding som et mulig bruksområde, men eventuelle ytelsesgevinster er foreløpig forventninger som må testes i et ferdig system.27

Selskapet planlegger å levere sine første integrerte inferensmotorer i 2027. Det er en målsetting, ikke en garanti for at systemet blir levert da eller oppfyller de oppgitte ambisjonene.7

Hentet 88 millioner dollar

Volantis opplyste at selskapet har hentet 88 millioner dollar i en Series A-runde, ledet av Lachy Groom og Abstract Ventures. John Doerr, VXI Capital, Triatomic og Susa Ventures deltok også, sammen med engleinvestorene Dwarkesh Patel, Naveen Rao og Sholto Douglas.5

Kapitalen skal støtte utviklingen av selskapets AI-inferenssystem. Det store spørsmålet er om Volantis klarer å gjøre de optiske forbindelsene – og målet om 220 minnebrikker per GPU – om til et fungerende system med dokumentert ytelse.57