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Das neue Glasfaser-Startup, das ein ernstzunehmender NVIDIA-Konkurrent werden könnte


In den ersten Monaten des Jahres 2022 startete ein kleines israelisches Start-up namens CogniFiber seine erste Finanzierungsrunde. Das Startup sammelte 6 Millionen Dollar mit dem ehrgeizigen Ziel, die Verarbeitung moderner Computer neu zu gestalten. Könnte dies einen dramatischen Wandel in der Computerbranche bedeuten? Als Spezialisten für Rack-Computer gehen wir auf diese Diskussion ein und erläutern die potenziellen Leistungsvorteile des photonischen Computings.

 

Wer ist CogniFiber?

Über das neue Start-up-Unternehmen CogniFiber ist nur wenig bekannt. Das Unternehmen erklärt, dass photonisches Computing die richtige Infrastruktur und Implementierung für künstliche Intelligenz bieten kann, da die heutige KI-Infrastruktur entweder zu teuer, zu langsam oder zu energieaufwändig ist. CogniFiber plant, sein Versprechen durch den Einsatz der DeepLight-Technologie zu erfüllen.

 

Was ist die DeepLight-Technologie?

Die DeepLight-Technologie nutzt Licht in Siliziumchips. Diese photonischen Chips machen sich die enormen Fähigkeiten optischer Kommunikationsplattformen in Verbindung mit stabilen, robusten und widerstandsfähigen Glasfasern zunutze. So entstehen phasenunabhängige Rechenmodule, die skalierbar, fehlerfrei, leicht herzustellen, extrem schnell und einfach in bestehende Kommunikationsplattformen zu integrieren sind. Diese Vorteile würden die DeepLight-Technologie zu einer überlegenen Lösung in der globalen Informationswirtschaft machen. Der erste vollständige Systemprototyp wird im April 2022 erwartet. Die Glasfaserkabel sollen in der Lage sein, komplexe Algorithmen in den Fasern selbst durchzuführen, bevor das Signal das Endgerät erreicht. Diese Technologie wird vor allem in auf künstlicher Intelligenz basierenden Branchen und Anwendungen zum Einsatz kommen. 

 

Was ist photonisches Rechnen?

Wie der Name schon sagt, handelt es sich beim photonischen Rechnen um ein Computersystem, das Licht anstelle von elektrischen Transistoren verwendet. Obwohl es das photonische Rechnen bereits seit den 70er Jahren gibt, könnte es in naher Zukunft das Potenzial haben, die Computertechnik und das maschinelle Lernen zu revolutionieren. Photonen sind praktisch schwerelos und unglaublich schnell und werden mit Dioden oder Lasern erzeugt. Die derzeitigen Computersysteme sind auf elektrische Ströme angewiesen und werden in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz bald an ihre physikalischen Grenzen stoßen. Um den Anforderungen der nächsten Generationen von Computersystemen für künstliche Intelligenz und autonome Fahrzeuge gerecht zu werden. Neue technologische Innovationen wie die photonische Datenverarbeitung könnten die perfekte Lösung sein. 

 

CogniFiber vs. Nvidia?

Das leistungsstärkste KI-System von Nvidia wurde mit der Einführung des Nvidia DGX A100 vorgestellt. Der CEO von CogniFiber erklärte, dass die DeepLight-Chips 100-mal leistungsfähiger sein werden als das derzeit stärkste System von Nvidia und 500 Millionen Aufgaben pro Sekunde bewältigen können. Die Skalierbarkeit der Leistung könnte sich bei den CogniFiber-Chips durch die Verwendung mehrerer Wellenlängen ebenfalls dramatisch verbessern. Das Beste an diesen kommenden Chips ist ihre Effizienz. Die photonische Datenverarbeitung verbraucht nur einen Bruchteil der Energie, die für herkömmliche Systeme benötigt wird.

 

Was bedeutet das alles für G2 ?

Im Moment nichts; aber wir bei G2 haben immer ein Auge auf technologische Innovationen. 

In den nächsten 10-20 Jahren könnten wir erleben, wie unsere Computer von Elektronen- auf Photonenbasis umgestellt werden. 

Dies hat das Potenzial, die Wärmeentwicklung und damit den Geräuschpegel und den Stromverbrauch drastisch zu senken. 

Dies ermöglicht leistungsfähigere Systeme pro HE Rackfläche.

 

Maßgeschneidertes Computer-Rack – Nehmen Sie Kontakt auf 

Es kann schwierig sein, die perfekte Computerlösung für die Anforderungen Ihres Unternehmens zu finden. 

Deshalb bauen unsere Experten Ihre maßgeschneiderten Computersysteme, die bei Bedarf mit einem geeigneten 

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