La startup de chips fotónicos Neurophos, con sede en Austin, recibió 110 millones de dólares en una inversión liderada por Gates Frontier en su ronda de inversión serie A. En la ronda de inversión también participaron M12 de Microsoft, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures y Space Capital.
Neurophos presenta un chip acelerador de inteligencia artificial de nueva generación. Este nuevo tipo, que integra más de un millón de elementos de procesamiento óptico a escala de micrones en un solo chip, se denomina «unidad de procesamiento óptico» u OPU. La nueva inversión se utilizará para desarrollar el primer sistema informático fotónico integrado de la empresa. Esto incluye módulos OPU compatibles con centros de datos, una pila de software completa y hardware de desarrollador de acceso temprano.
En realidad, Neurophos promueve una especie de investigación sobre «invisibilidad» que el profesor de la Universidad de Duke, David R. Smith, realizó hace veinte años, utilizando materiales compuestos artificiales llamados «metamateriales». Dentro del alcance de la investigación, el producto de David R. Smith demostró una capacidad limitada para ocultar objetos de una única luz de longitud de microondas.
Aprovechando esta investigación, Neurophos, fundada por la Universidad de Duke y Metacept, una incubadora dirigida por Smith, está tratando de descubrir cómo escalar la potencia informática manteniendo el consumo de energía bajo control, el mayor problema que enfrentan los laboratorios de inteligencia artificial y los hiperescaladores.
Neurophos ha desarrollado un modulador de metasuperficie con propiedades ópticas. Los moduladores ópticos desarrollados son 10.000 veces más pequeños que los elementos fotónicos existentes. El modulador, que podemos definir como un metamaterial patentado a escala de micras, se puede utilizar como un procesador central tensorial para realizar la multiplicación de vectores de matrices. Llegados a este punto, señalemos que la multiplicación de matrices vectoriales es una operación matemática que está en el centro de muchos estudios de inteligencia artificial, especialmente de inferencia. La multiplicación de vectores de matrices se maneja actualmente mediante GPU y TPU dedicadas que utilizan transistores y puertas de silicio tradicionales.
Neurophos, que se centra en montar miles de estos moduladores en un chip, afirma que la unidad de procesamiento óptico resultante es significativamente más rápida que las GPU de silicio que actualmente se utilizan ampliamente en los centros de datos de inteligencia artificial. Además, se afirma que esta unidad es mucho más eficiente que la costosa extracción.
Según el equipo de Neurophos; El resultado de resolver el problema de la eficiencia energética es una unidad de procesamiento óptico que supera enormemente a la GPU B200 AI de Nvidia. Según la información compartida por la startup, el chip de Neurophos puede operar a 56 GHz y alcanzar una capacidad de 235 Peta Transacciones por Segundo (POPS). El chip consume 675 vatios de potencia, mientras que el B200 puede alcanzar una capacidad de 9 POPS con 1.000 vatios de potencia.