本月早些时候，以色列一家鲜为人知的初创公司 CogniFiber 完成了 600 万美元的 A 轮融资，其崇高目标是重新构想“现代计算的处理方式”;仅此而已，仅此而已。与 CogniFiber 的联合创始人 Eyal Cohen 博士的一系列电子邮件进一步阐明(双关语)可能是过去几十年计算技术中最根本的转变。

声明的核心是 Deeplight，这是 CogniFiber 开发的专有技术，处于光纤计算领域的前沿，光纤电缆能够“在信号到达光纤之前在光纤本身内处理复杂的算法”终端”。

换句话说，纤维织物本身就可以通过大量的电子设备来完成繁重的工作。由于已经有了概念验证，CogniFiber 预计将在几周后的 2022 年 4 月推出其完整的系统原型(在写作时间)，并将在 2022 年 5 月的 CLEO 国际会议上占据中心位置，该会议专注于激光科学和光子应用。

这些技术都不会在短期内渗透到最终用户;不要指望它很快就会用于笔记本电脑或智能手机。人工智能行业将在数据中心或研究中使用大部分好处。

使用Nvidia DGX-A100作为基准，Cohen 博士告诉 TechRadar Pro，使用标准基准比较 MLPerf，他们将能够达到每秒 500M 的任务，比 Nvidia 当前的性能冠军高出 100 倍。

他们才刚刚开始;可以通过多芯光纤(每根光纤最多 100,000 个)、使用多个波长、每个系统使用多个处理器(每个机架最多 1,800 个)以及添加更多机架来扩展性能。

比赛需要多长时间才能赶上?有许多基于硅的光子学公司，例如 lightelligence、lightmatter、celestial.ai 和 Luminous，但 Cohen 博士坚持认为，其他公司很难与 CogniFiber 的性能和能效竞争。此外，环形围栏 IP(11 项专利申请)可能会阻止其他人使用类似的方法。

但这还不是全部;可训练的光子自动编码器神经网络系统预计仅消耗 500W，这只是其余比赛使用的一小部分。当涉及到所有重要的每瓦 TOPS 指标时，这是几个数量级的改进。到 2026 年，该公司希望以 1 POPs/Watt 的效率达到每秒 100 多个 Exa 操作。

该系统是否存在抖动?Cohen 博士说，在种子阶段，“他们开发了一种基于 FPGA 的同步机制，以最大限度地减少偏移和抖动，并且使用相对较慢的时钟(0.2-1Ghz，与 10-40Ghz 相比)，对整个输出值的稳健采样执行循环的稳定部分。”

线路费率如何?虽然它们不指线速率，但任务时钟是光学系统的时钟，或者正如他们所说，数据注入光学系统的时钟，“我们的 alpha 原型目标是 50-100Mhz(10x-20x 加速度)和我们的测试版和产品 0.5Ghz(100 倍加速)，未来将提供更高的速率。” 科恩补充道。

至于延迟，它分为两个阶段：通信(从客户端接收数据块：10G alpha、100G beta、2023 产品的 400G)将需要几个毫秒，具体取决于数据大小和距离(与任何其他服务提供商一样)。计算阶段：最高 100ns 延迟(FPGA + I/O + 光学)。

预计 2023 年第一季度将作为 AI 即服务解决方案进入 beta 阶段;首批商业产品将于 2023 年底推出，完整系统的售价接近 100 万美元，具体取决于产品包中包含的服务。