iPhone’lardaki lazer teknolojisi AI çiplerinde bellek sınırını aşabilir mi?

AI çiplerinde darboğaz yalnızca işlem gücü değil: GPU’nun belleğe ne kadar hızlı ve ne ölçüde erişebildiği de önemli. San Francisco merkezli çip girişimi Volantis, bu bağlantıda elektrik yerine ışık kullanarak bir GPU’ya 220’ye kadar bellek yongası bağlamayı hedefliyor. Ancak bu sayı, piyasadaki bir sistemde gösterilmiş sonuç değil; şirketin geliştirme hedefi.37

Bellek bağlantısı neden önemli?

Bir AI işlemcisi, iş yükünü yürütürken GPU ile bellek arasında büyük miktarda veri taşır. Volantis’e göre, günümüzde kullanılan kısa mesafeli elektrik bağlantıları GPU’ya yakın konumlandırılabilecek bellek yongası sayısını sınırlıyor. Şirketin duyurusu hakkında yayımlanan haberlerde, üst seviye Nvidia tasarımlarının bir GPU’yla yaklaşık sekiz yüksek bant genişlikli bellek (HBM) yongasını eşleştirdiği belirtiliyor.13

Bu nedenle performansı yalnızca işlemcinin hesaplama kapasitesi belirlemiyor. İşlemci ile belleğin nasıl haberleştiği de sistemin ne kadar veriyi ne hızla kullanabileceğini etkiliyor. Volantis, bağlantı biçimini değiştirerek AI iş yüklerine daha fazla bellek sunabileceğini savunuyor.13

Volantis lazerleri nasıl kullanmayı planlıyor?

Şirket, bilgi işlem ve bellek yongaları arasında veri taşımak için dikey oyuklu yüzey yayımlı lazerler, yani VCSEL’ler kullanmayı öneriyor. Haberlere göre bu tür lazerler Apple cihazlarındaki Face ID yüz tanıma sisteminde de kullanılıyor.817

Volantis’in tasarımında optik bağlantılar, yalnızca kısa mesafeli elektrik hatlarına bağlı kalmadan sistem içinde daha geniş bir alana veri taşıyacak. Şirket, bunun bir GPU çevresinde 220’ye kadar bellek yongasının bağlanmasını sağlayabileceğini söylüyor. Bu, güncel Nvidia donanımı için haberlerde verilen yaklaşık sekiz yongalık karşılaştırmanın oldukça üzerinde.3

Burada önemli nokta, 220 sayısının gerçekleşmiş bir ürün özelliği değil, önerilen mimarinin hedefi olması. Mevcut haberler Volantis’in geliştirdiği yaklaşımı ve ulaşmayı umduğu sonucu aktarıyor; sistemin bu kapasiteyi ya da performansı şimdiden sunduğunu göstermiyor.37

AI kodlama için hız vaadi, henüz beklenti

Belleğe daha fazla erişim ve daha hızlı veri aktarımı, AI çıkarım sistemlerinin yoğun iş yüklerini yürütmesine yardımcı olabilir. Volantis, AI ile kod yazmayı olası kullanım alanlarından biri olarak gösteriyor. Ancak sistem test edilip teslim edilene kadar performans kazanımları birer beklenti olarak kalıyor.27

Şirket, ilk entegre çıkarım sistemi teslimatlarını 2027’de yapmayı planlıyor. Bu tarih bir hedef; sistemin takvime uyacağı ya da açıklanan hedefleri karşılayacağına dair bir doğrulama değil.7

Volantis 88 milyon dolar yatırım aldı

Volantis, Lachy Groom ve Abstract Ventures’ın ortak liderlik ettiği A Serisi yatırım turunda 88 milyon dolar topladığını açıkladı. Tura John Doerr, VXI Capital, Triatomic ve Susa Ventures da katıldı. Melek yatırımcılar arasında Dwarkesh Patel, Naveen Rao ve Sholto Douglas yer aldı.5

Yatırım, şirketin AI çıkarım sistemini geliştirmesini destekleyecek. Şimdi asıl sınav, Volantis’in optik bağlantı tasarımını ve 220 bellek yongası hedefini performansı gösterilmiş, çalışan bir sisteme dönüştürüp dönüştüremeyeceği.57