Запуск Snowcap Compute с $23M для начала суперконductive эры ИИ и высокопроизводительных вычислений

Глобальные расходы на облачные вычисления, как ожидается, достигнут $1,3 триллиона к 2025 году, что отражает необычайный спрос на масштабируемую и эффективную вычислительную инфраструктуру. В условиях этого роста Snowcap Compute сегодня объявила о своем публичном запуске и раунде финансирования в размере $23 миллионов, возглавляемом Playground Global. Это первый инвестиционный проект бывшего генерального директора Intel Пата Гелсингера с момента присоединения к компании. Дополнительное участие приняли Cambium Capital и Vsquared Ventures, что указывает на растущую уверенность инвесторов в альтернативных вычислительных архитектурах.

Миссия Snowcap заключается в коммерциализации суперконductive вычислений – в частности, платформы, которая заменяет традиционные кремниевые транзисторы суперконductive логическими воротами, обещая значительные выгоды в производительности и энергетической эффективности. Это смелая попытка переосмыслить, как центры обработки данных обеспечивают быстро развивающиеся области искусственного интеллекта (ИИ), высокопроизводительных вычислений (HPC) и квантово-классических гибридных систем.

Ограничения КМОП и необходимость перемен

В течение последних пяти десятилетий полупроводниковая промышленность полагалась на КМОП (комплементарный металлооксидный полупроводник) технологию для производства几乎 каждой микросхемы – от ЦП и ГП до смартфонов и встроенных систем. КМОП использует пары p-типа и n-типа транзисторов для управления логическими операциями, потребляя мощность в основном при переключении состояний. Ее доминирование стало возможным благодаря закону Мура: способности непрерывно уменьшать размеры транзисторов, упаковывать больше на кристалл и достигать лучшей производительности при более низкой стоимости.

Но этот прогресс значительно замедлился. Современные микросхемы сталкиваются с термическими и квантовыми ограничениями. Уменьшение размеров транзисторов еще больше вызывает утечки тока и увеличивает статическое потребление мощности. Даже с помощью передовой литографии производители теперь сталкиваются с законом убывающей отдачи. В результате энергетическая эффективность, а не количество транзисторов, теперь является наиболее насущной проблемой в вычислительной архитектуре.

Это особенно проблематично для задач ИИ. Обучение больших моделей может требовать десятков мегаватт-часов электроэнергии. Выполнение вывода по миллиардам запросов в день еще больше увеличивает эту стоимость. Высокопроизводительные симуляции в медицине, климатическом моделировании и материаловедении также ограничены. Миру нужен новый класс вычислительных платформ – те, которые могут масштабироваться без соответствующего роста тепла, стоимости и выбросов углекислого газа.

Что делает суперконductive вычисления другими?

Суперконductive вычисления предлагают фундаментально другой подход. Вместо транзисторов, которые рассеивают энергию в виде тепла, они используют Джозефсоновские контакты – крошечные квантовые устройства, которые позволяют току проникать между суперконductive без сопротивления. Когда они охлаждаются до 4,5 Кельвина с помощью стандартных криогенных систем, эти схемы могут переключаться за пикосекунды и потреблять удивительно небольшое количество энергии на операцию – до 100 000 раз меньше, чем КМОП.

Это не квантовые вычисления, которые полагаются на запутанность и вероятностные состояния. Подход Snowcap использует суперконductive материалы для выполнения детерминированной цифровой логики – то есть они могут запускать традиционное программное обеспечение и рабочие нагрузки. Преимущество заключается в его способности обеспечивать классическую вычислительную производительность при гораздо более высокой эффективности, с нулевым сопротивлением в соединениях и минимальными потерями при переключении.

Несмотря на его потенциал, суперконductive логика исторически оставалась в исследовательских лабораториях из-за инженерных и производственных проблем. Интеграция этих схем в современные конструкции микросхем требовала решения проблем, таких как масштабируемость, охлаждение и совместимость инструментов проектирования. Snowcap утверждает, что они добились прогресса во всех этих областях.

Подход и технология Snowcap

То, что отличает Snowcap, – это акцент на практическом развертывании. В отличие от предыдущих суперконductive усилий, которые требовали экзотических материалов или специальной производственной линии, платформа Snowcap предназначена для совместимости с производственными процессами полупроводниковых изделий размером 300 мм. Она использует материалы и методы, уже доказавшие свою эффективность в квантовых вычислительных системах, таких как гелийная криогенная инфраструктура.

Платформа также построена для поддержки существующих цифровых логических конструкций. Вместо того, чтобы требовать от разработчиков переписать программное обеспечение или изучить новые парадигмы, Snowcap предоставляет путь к переносу традиционных ЦП, ГП и ускорителей ИИ на свою суперконductive архитектуру. Компания описывает свою предложение как умножитель производительности и эффективности, который может быть интегрирован в будущие центры обработки данных с минимальным нарушением.

Генеральный директор Майк Лафферти, ветеран суперконductive и квантовой инженерной дивизии Cadence, возглавляет команду, в которую входят главный научный сотрудник доктор Анна Херр и главный технический директор доктор Квентин Херр, широко признанные за их вклад в проектирование суперконductive систем. В состав консультативного совета входят бывший исполнительный директор NVIDIA по разработке ГП Брайан Келлиер и Фил Кармак, ранее занимавший должность вице-президента по разработке кремния в Google.

Лафферти формулирует миссию компании в прямых терминах: «Мы строим вычислительные системы для предела того, что физически возможно. Суперконductive логика позволяет нам выйти за пределы ограничений КМОП, чтобы удовлетворить требования следующего поколения ИИ и гибридных квантовых приложений».

Большая картина: Энергия, ИИ и центры обработки данных

Последствия распространяются за пределы производительности микросхем. Центры обработки данных уже составляют растущую долю глобального потребления электроэнергии, и ускорение ИИ только усугубляет проблему. Когда страны ужесточают стандарты выбросов и энергетические сети испытывают нагрузку, устойчивость вычислительной инфраструктуры становится ключевой проблемой – не только для поставщиков технологий, но и для правительств и предприятий.

Суперконductive подход Snowcap напрямую решает эту проблему. Уменьшая энергию переключения и устраняя резистивные потери в соединениях, технология имеет потенциал существенно снизить эксплуатационную мощность. В криогенных средах, уже развернутых для квантовых систем, маржинальная стоимость запуска классических рабочих нагрузок наряду с квантовыми может значительно снизиться.

Это слияние квантовых и классических вычислений в одном охлаждающем контуре открывает интригующие возможности: реальное время обработки данных для квантовых экспериментов, гибридные алгоритмы ИИ/квантовые и многое другое.

Дорога впереди для вычислений

Когда искусственный интеллект, научное моделирование и квантовые исследования толкают пределы текущей инфраструктуры, отрасль сталкивается с решающим моментом. Традиционная масштабируемость КМОП уже недостаточна для удовлетворения растущих вычислительных потребностей, особенно когда потребление энергии становится основным ограничением. Новые парадигмы – от оптических вычислений и нейроморфных чипов до криогенных и суперконductive систем – набирают популярность, когда исследователи и инженеры ищут архитектуры, которые могут обеспечить большую производительность при меньшей мощности.

Суперконductive вычисления, когда-то считавшиеся слишком экзотическими для коммерческого использования, теперь появляются как один из наиболее прагматичных вариантов – особенно когда криогенная инфраструктура становится более распространенной в квантовых средах. Хотя остаются проблемы вокруг интеграции памяти, проектирования систем и зрелости экосистемы, потенциальные выгоды в эффективности слишком велики, чтобы их можно было игнорировать.

Snowcap Compute входит в число небольших компаний, которые делают ставку на этот сдвиг. Выравнивая суперконductive логику с установленными производственными и данными центровыми практиками, она предлагает один возможный путь вперед в пост-КМОП мире – тот, где производительность больше не связана с теплом, а масштаб больше не ограничен кремнием.