近日，光子计算领域的创新企业Lightmatter成功获得了4亿美元（折合人名币28.48亿元）的D轮融资，旨在解决现代数据中心面临的性能瓶颈问题。
本轮融资由T. Rowe Price Associates领投，现有投资者Fidelity Management & Research Company和GV也参与其中。迄今为止，该公司已融资8.5亿美元，估值44亿美元（折合人民币约312.59亿人民币）。
Lightmatter开发的光学互连层技术，能够使数百个GPU协同工作，极大简化了AI模型训练和运行的复杂流程，降低了成本。
今年早些时候，这家从麻省理工学院（MIT）分离出来的公司任命英伟达（NVIDIA）前高管Simona Jankowski为首席财务官，并任命半导体和计算专家Robin Washington和Richard Breyer为董事会成员。
另外，自2023年12月最后一次宣布融资以来，Lightmatter在多伦多设立了办事处，扩大了业务范围，并继续扩大员工队伍。
随着AI技术的迅猛发展，其对计算能力的需求急剧增长，推动了数据中心行业的快速扩张。然而，仅仅通过增加GPU的数量来实现这点并非易事。
高性能计算领域的专家们早已认识到，如果超计算机的节点长时间处于等待数据输入的状态，那么即使单个节点的速度再快也无济于事。
Lightmatter的光学互连层，正是将CPU和GPU机架融合为一个高效整体的关键所在。互连速度的提升，直接带动了数据中心整体性能的提升。该公司利用自2018年起研发的光子芯片，建立了市场上最高速的互连层。
对于超大规模公司而言，传统交换机已无法满足其构建百万节点计算机的需求。一旦数据离开机架，高密度互连就会变成低效的传输方式。
当前最先进的NVLink技术（比如NVL72平台），虽然能够将72个Nvidia Blackwell单元连接起来，实现高达1.4 exaFLOPs的计算能力，但单元之间的数据传输却受到7 Terabits“扩展网络”的限制。这成为提高性能的主要障碍之一。
那么，Lightmatter的解决方案是什么呢？答案是光纤。该公司使用大量的光纤，通过纯光学接口进行数据传输。每根光纤的传输速度高达1.6 Terabits（利用多种颜色光波），每个芯片最多可支持256根光纤。相比之下，72个GPU在7 Terabits的性能下显得微不足道。
光子技术的发展速度，已经远远超出了人们的预期。经过七年的努力，Lightmatter已经成功实现了这一目标。
目前，该公司的光子互连技术已经达到30 Terabits的传输速度，而机架上的光学接线则能让1024个GPU在各自特别设计的机架中同步工作。这两个数字的增长并非同步，因为许多需要网络连接到其他机架的任务可以在千GPU集群的机架内部完成。而100 Terabit的技术也正在研发中。
Harris指出，这个市场潜力巨大，从微软、亚马逊等巨头到新兴公司如xAI、OpenAI等，所有主要的数据中心公司都在不断增加对计算能力的需求。他甚至表示，有些公司已经开始连接整个生态来满足这种需求。
展望未来，除了继续优化互连技术外，Lightmatter还致力于开发新的芯片基材，以执行更为紧密的光学网络任务。
据其CEO预测，未来芯片的功耗将成为主要的区分因素。在10年内，晶圆级芯片将成为主流，以提高每个芯片的性能。尽管Cerebras等公司已经在这方面展开工作，但能否在当前技术阶段捕捉到真正的价值，仍然是个未知数。
