Snowcap Compute เปิดตัวด้วยเงิน 23 ล้านดอลลาร์ เพื่อนำยุค Superconducting มาสู่ AI และ HPC

การใช้จ่ายทั่วโลกในด้านการประมวลผลคลาวด์คาดว่าจะถึง 1.3 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025 ซึ่งเป็นตัวเลขที่สะท้อนถึงความต้องการโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้ ในช่วงเวลานี้ Snowcap Compute ประกาศการเปิดตัวสู่สาธารณะและรอบการระดมทุน 23 ล้านดอลลาร์ ซึ่งนำโดย Playground Global และการเข้าร่วมจาก Cambium Capital และ Vsquared Ventures ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมั่นใจที่เพิ่มขึ้นของนักลงทุนในโครงสร้างคอมพิวเตอร์ทางเลือก (INTC )

ภารกิจของ Snowcap คือการทำให้การประมวลผลแบบซุปเปอร์คอนดักเตอร์เป็นไปได้ในการใช้งานจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้างแพลตฟอร์มที่ใช้ลอจิกเกตซุปเปอร์คอนดักเตอร์แทนทรานซิสเตอร์แบบซิลิกอน ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในด้านประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน

ข้อจำกัดของ CMOS และกรณีสำหรับการเปลี่ยนแปลง

ในรอบ 5 ทศวรรษที่ผ่านมา อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ได้พึ่งพาเทคโนโลยี CMOS (คอมพลีเมนตารี่ เมทัล-ออกไซด์-เซมิคอนดักเตอร์) ในการผลิตชิปเกือบทุกชนิด ตั้งแต่ CPU และ GPU ไปจนถึงสมาร์ทโฟนและระบบฝังตัว

แต่ความก้าวหน้านี้ได้ชะลออย่างมาก ชิปสมัยใหม่กำลังเผชิญกับข้อจำกัดด้านความร้อนและควอนตัม การย่อขนาดทรานซิสเตอร์ให้เล็กลงทำให้เกิดปัญหากระแสรั่วและเพิ่มการบริโภคพลังงานแบบคงที่

สิ่งนี้เป็นปัญหาอย่างมากสำหรับการทำงานของ AI การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้พลังงานไฟฟ้าหลายล้านเมกะวัตต์-ชั่วโมง การใช้งานอินเฟอร์เรนซ์ข้ามหลายพันล้านคำถามต่อวันทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น การจำลองแบบประสิทธิภาพสูงในด้านการแพทย์ การสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ และวิทยาศาสตร์วัสดุถูกจำกัดในทำนองเดียวกัน

สิ่งที่ทำให้การประมวลผลซุปเปอร์คอนดักเตอร์แตกต่าง

การประมวลผลซุปเปอร์คอนดักเตอร์เสนอวิธีการที่แตกต่างออกไป โดยใช้ Josephson junctions ซึ่งเป็นอุปกรณ์ควอนตัมขนาดเล็กที่ทำให้กระแสสามารถต่อผ่านซุปเปอร์คอนดักเตอร์ได้โดยไม่มีการดื้อกระแส เมื่อเย็นลงถึง 4.5 เคลวินโดยใช้ระบบคริโอเจนิกมาตรฐาน สิ่งเหล่านี้สามารถเปลี่ยนสถานะในพิโควินาทีและบริโภคพลังงานที่น่าทึ่งน้อยมาก – มากถึง 100,000 เท่า น้อยกว่า CMOS

สิ่งนี้ไม่ใช่การประมวลผลควอนตัม ซึ่งพึ่งพา entanglement และสถานะความน่าจะเป็น Snowcap ใช้วัสดุซุปเปอร์คอนดักเตอร์เพื่อดำเนินการลอจิกดิจิตอลแบบ deterministik – หมายความว่าสามารถรันซอฟต์แวร์และเวิร์กโหลดแบบดั้งเดิมได้

尽管มีศักยภาพ แต่ลอจิกซุปเปอร์คอนดักเตอร์ถูกจำกัดอยู่ในห้องปฏิบัติการวิจัยเนื่องจากความท้าทายด้านวิศวกรรมและการผลิต การรวมวงจรเหล่านี้เข้ากับการออกแบบชิปสมัยใหม่ต้องมีวิธีแก้ปัญหาหลายประการ เช่น การขยายขนาด การทำความเย็น และความเข้ากันได้ของเครื่องมือออกแบบ

วิธีการและเทคโนโลยีของ Snowcap

สิ่งที่ทำให้ Snowcap แตกต่างคือการเน้นไปที่การนำไปใช้จริง ไม่เหมือนกับการพยายามซุปเปอร์คอนดักเตอร์ก่อนหน้านี้ที่ต้องใช้วัสดุแปลกใหม่หรือการผลิตแบบกำหนดเอง Snowcap ใช้วัสดุและวิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในระบบควอนตัม เช่น อินฟราструкチャอร์คริโอเจนิกที่ใช้ฮีเลียม

แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบให้เข้ากันได้กับกระบวนการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขนาด 300 มม. และรองรับการออกแบบลอจิกดิจิตอลแบบดั้งเดิม แทนที่จะกำหนดให้นักพัฒนาต้องเขียนซอฟต์แวร์ใหม่หรือเรียนรู้พาราไดม์ใหม่ Snowcap ให้เส้นทางในการพอร์ต CPU, GPU และตัวเร่ง AI แบบดั้งเดิมไปยังสถาปัตยกรรมซุปเปอร์คอนดักเตอร์ของตน

ซีอีโอ Mike Lafferty ผู้มีประสบการณ์จากแผนกซุปเปอร์คอนดักเตอร์และวิศวกรรมควอนตัมของ Cadence นำทีมที่รวม Dr. Anna Herr และ Dr. Quentin Herr ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านการออกแบบระบบซุปเปอร์คอนดักเตอร์

Lafferty อธิบายภารกิจของบริษัทในคำพูดที่ตรงไปตรงมา: “เรากำลังสร้างระบบคอมพิวเตอร์สำหรับขอบเขตที่เป็นไปได้ทางกายภาพ ลอจิกซุปเปอร์คอนดักเตอร์ทำให้เราสามารถพิชิตข้อจำกัดของ CMOS และตอบสนองความต้องการของ AI และแอปพลิเคชันไฮบริดควอนตัมรุ่นต่อไป”

ภาพรวมที่ใหญ่กว่า: พลังงาน, AI และศูนย์ข้อมูล

ผลกระทบยังคงอยู่นอกเหนือจากประสิทธิภาพของชิป ศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานไฟฟ้าเป็นส่วนใหญ่ของการใช้พลังงานทั่วโลก และการเร่งความเร็ว AI ทำให้ปัญหาเลวร้ายขึ้น เมื่อประเทศต่างๆ มาตรฐานการปล่อยก๊าซและเครือข่ายพลังงานเผชิญกับความเครียด โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ที่ยั่งยืนกลายเป็นข้อกังวลหลัก

การเข้าใกล้ซุปเปอร์คอนดักเตอร์ของ Snowcap จัดการกับแรงกดดันนี้โดยตรง โดยการลดพลังงานการเปลี่ยนและกำจัดการสูญเสียความต้านทานในอินเตอร์คอนเนคต์ เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการลดการใช้พลังงานในการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ

การรวมกันของการประมวลผลควอนตัมและคลาสสิกในบรรจุภัณฑ์ทำความเย็นที่เดียวกันทำให้เกิดความเป็นไปได้ที่น่าสนใจ: การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ实验ควอนตัม, อัลกอริทึมไฮบริด AI/ควอนตัม และอื่นๆ

เส้นทางข้างหน้าสำหรับการประมวลผล

เมื่อ AI, การสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ และการวิจัยควอนตัมผลักดันขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบัน อุตสาหกรรมเผชิญกับช่วงเวลาสำคัญ การปรับขนาด CMOS แบบดั้งเดิมไม่เพียงพอในการตอบสนองความต้องการการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการบริโภคพลังงานกลายเป็นข้อจำกัดหลัก

การประมวลผลซุปเปอร์คอนดักเตอร์ ซึ่งเคยถูกมองว่าแปลกใหม่เกินกว่าจะใช้ในเชิงพาณิชย์ กำลังเกิดขึ้นเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่เป็นไปได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออินฟราструкチャอร์คริโอเจนิกกลายเป็นเรื่องธรรมดาใน môi trườngควอนตัม

Snowcap Compute เป็นหนึ่งในกลุ่มบริษัทที่เดิมพันการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยการปรับลอจิกซุปเปอร์คอนดักเตอร์ให้เข้ากับการผลิตและแนวปฏิบัติของศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ มันเสนอวิธีหนึ่งที่จะก้าวไปข้างหน้าในโลกหลัง CMOS – โลกที่ประสิทธิภาพไม่ถูกผูกมัดด้วยความร้อน และขนาดไม่ถูกจำกัดด้วยซิลิกอน