Laser kiểu Face ID có thể giúp GPU kết nối với 220 chip nhớ?

Volantis muốn dùng ánh sáng để truyền dữ liệu giữa bộ xử lý AI và bộ nhớ — một hướng tiếp cận nhằm tháo gỡ nút thắt có thể giới hạn dung lượng bộ nhớ mà GPU tiếp cận được, cũng như tốc độ trao đổi dữ liệu. Startup có trụ sở tại San Francisco cho biết thiết kế của họ hướng tới việc kết nối tối đa 220 chip nhớ với một GPU. Đây là mục tiêu công ty đang phát triển, chưa phải thông số đã được chứng minh trên một hệ thống thương mại.37

Vì sao bộ nhớ có thể trở thành nút thắt của chip AI?

Khi xử lý các mô hình AI, GPU cần trao đổi lượng dữ liệu lớn với bộ nhớ. Theo Volantis, các kết nối điện có tầm truyền ngắn khiến việc bố trí nhiều chip nhớ đủ gần để phục vụ một bộ xử lý trở nên khó khăn. Trong ví dụ về phần cứng Nvidia được các nguồn đưa tin, những thiết kế cao cấp hiện nay thường ghép khoảng tám chip bộ nhớ băng thông cao (HBM) với mỗi GPU.13

Vì vậy, hiệu năng của hệ thống không chỉ phụ thuộc vào khả năng tính toán của GPU mà còn vào việc dữ liệu di chuyển giữa GPU và bộ nhớ nhanh, thuận tiện đến đâu. Volantis đặt cược rằng thay đổi cách các thành phần này liên lạc có thể giúp hệ thống AI tiếp cận nhiều bộ nhớ hơn.13

Laser VCSEL sẽ kết nối chip như thế nào?

Volantis đề xuất dùng laser phát xạ bề mặt khoang đứng, gọi tắt là VCSEL, để truyền dữ liệu giữa chip tính toán và chip nhớ. Theo các bài đưa tin về kế hoạch của startup, công nghệ VCSEL cũng được sử dụng trong tính năng Face ID trên thiết bị Apple.817

Thay vì chỉ dựa vào những kết nối điện tầm ngắn, công ty muốn dùng liên kết quang học để truyền dữ liệu qua khoảng cách xa hơn bên trong hệ thống. Volantis cho biết cách làm này có thể cho phép bố trí tới 220 chip nhớ quanh một GPU — cao hơn đáng kể so với mức khoảng tám chip trong ví dụ về phần cứng Nvidia hiện nay.3

Điểm cần lưu ý: đây vẫn là kiến trúc đang được đề xuất và phát triển. Các thông tin hiện có mô tả thiết kế Volantis hướng tới, chứ chưa xác nhận một hệ thống đã đạt được dung lượng bộ nhớ hay hiệu năng mà công ty kỳ vọng.37

Nếu thành công, AI có thể được lợi gì?

Việc tăng lượng bộ nhớ có thể truy cập và đẩy nhanh trao đổi dữ liệu có tiềm năng hỗ trợ các hệ thống suy luận AI xử lý những tác vụ nặng hơn. Volantis nêu lập trình bằng AI là một ứng dụng có thể hưởng lợi, nhưng hiệu quả thực tế vẫn cần chờ hệ thống được thử nghiệm và đưa vào sử dụng.27

Công ty đặt mục tiêu giao những hệ thống suy luận tích hợp đầu tiên vào năm 2027. Đây là kế hoạch dự kiến, không phải xác nhận rằng sản phẩm chắc chắn sẽ ra mắt đúng hạn hoặc đạt các mục tiêu đã nêu.7

Vòng gọi vốn 88 triệu USD

Volantis công bố vòng Series A trị giá 88 triệu USD, do Lachy Groom và Abstract Ventures đồng dẫn dắt. Những bên tham gia khác gồm John Doerr, VXI Capital, Triatomic và Susa Ventures; vòng gọi vốn cũng có các nhà đầu tư thiên thần Dwarkesh Patel, Naveen Rao và Sholto Douglas.5

Nguồn vốn sẽ hỗ trợ công ty phát triển hệ thống suy luận AI. Câu hỏi lớn tiếp theo là liệu Volantis có thể biến các liên kết quang học và mục tiêu 220 chip nhớ thành một hệ thống hoạt động thực tế với hiệu năng được kiểm chứng hay không.57