Как Volantis хочет соединить GPU и память с помощью лазеров

Стартап Volantis из Сан-Франциско предлагает необычный способ справиться с одним из ограничений ИИ-оборудования: передавать данные между процессором и памятью не только по коротким электрическим соединениям, но и с помощью света. Компания заявляет, что такая схема позволит связать один GPU с 220 чипами памяти. Пока это цель разработки, а не результат, подтверждённый работающей системой.37

Почему памяти может не хватать

Графическому процессору (GPU) для задач искусственного интеллекта приходится постоянно обмениваться данными с памятью. Важны не только вычислительные возможности самого чипа, но и то, сколько памяти доступно системе и насколько быстро она может передавать данные.

По данным, сопровождавшим сообщение о разработке Volantis, в современных топовых решениях Nvidia один GPU обычно сочетается примерно с восемью чипами высокоскоростной памяти HBM. Один из факторов, ограничивающих их количество, — короткая дальность электрических соединений между компонентами.13

Volantis считает, что изменение способа передачи данных позволит разместить больше памяти вокруг вычислительного чипа и сделать её доступной для ИИ-нагрузок.13

Где здесь лазеры из Face ID

В основе идеи — VCSEL, то есть вертикально-излучающие лазеры с резонатором. Такая технология используется, в частности, в системах распознавания лица Face ID на устройствах Apple.817

Volantis разрабатывает оптические каналы, по которым данные смогут передаваться между вычислительными чипами и памятью. По замыслу компании, световые соединения помогут обойти ограничения коротких электрических связей и позволят подключить к одному GPU до 220 чипов памяти. Для сравнения, в сообщениях о нынешних решениях Nvidia фигурирует около восьми.3

Важно: речь идёт о заявленной архитектуре. Доступные публикации описывают планы Volantis, но не подтверждают, что компания уже создала систему с такой конфигурацией или продемонстрировала заявленные характеристики.37

Что это может дать ИИ-системам

Если системе удастся предоставить больше доступной памяти и ускорить обмен данными, это потенциально поможет выполнять ресурсоёмкие задачи инференса — этапа, на котором уже обученная модель отвечает на запросы. Среди возможных сценариев Volantis называет ИИ-помощь в программировании. Пока ожидаемый прирост скорости остаётся предположением, которое предстоит проверить на реальном оборудовании.27

Первые поставки интегрированной системы для инференса компания планирует на 2027 год. Это заявленный срок, а не подтверждение того, что продукт выйдет по графику или достигнет поставленных показателей.7

Кто вложился в Volantis

Компания объявила о привлечении $88 млн в раунде Series A. Его совместно возглавили Lachy Groom и Abstract Ventures. В раунде также участвовали John Doerr, VXI Capital, Triatomic и Susa Ventures, а среди бизнес-ангелов названы Dwarkesh Patel, Naveen Rao и Sholto Douglas.5

Теперь Volantis предстоит превратить оптическую схему и цель в 220 чипов памяти на один GPU в работающую систему. Главный вопрос — подтвердит ли готовое оборудование, что такой подход действительно улучшает доступ к памяти и передачу данных.57