Frissítve: 15 perce·Ma: 49
Hardver & Infra
AI által generált szöveg

Az új metamateriál-chipek forradalmasíthatják az AI adatközpontokat

A Lumotive 10 000 portos kapacitást célzó fejlesztésével az iparág szabványos 256 portos kapacitását sokszorosára növelheti.

Az új metamateriál-chipek forradalmasíthatják az AI adatközpontokat
Fotó: Jakub Pabis / Unsplash
Forrás: IEEE Spectrum AISzerző: AI Forradalom szerk.
Megosztás

A Lumotive által kifejlesztett metamateriál-chip a fénysugarakat irányítja a központi számítógépek körül, és így növeli a sávszélességet. A vállalat szerint a chip képes manipulálni a szabványos 256x256 portot, és akár 10 000x10 000 portig is skálázható.

Az új technológia az iparágban használt hagyományos elektronikus kapcsolók és hálózatok korlátait hivatott áthidalni, amelyek a nagy mennyiségű adat átvitelére képtelenek. A Lumotive metamateriál-chipje a fénysugarak irányítására képes, és ezzel növeli a sávszélességet, valamint csökkenti az energiafogyasztást.

A technológia mögött álló tudomány

A Lumotive technológiája a metamateriál-okra épül, amelyek olyan anyagok, amelyek szerkezete kisebb, mint a hullámhossz, amelyet manipulálni képes. Ez lehetővé teszi, hogy a fénysugarak irányítására képesek legyenek, és így növeljék a sávszélességet.

A jövőkép

A Neurophos, egy másik startup, hasonló technológiát fejleszt, amely az optikai számítástechnikában használható. A vállalat metamateriál-alapú optikai modulátorokat fejleszt, amelyek 1/10 000-ad részét tesszik ki a jelenlegi terveknek, és 50-szer nagyobb számítási sűrűséget és 50-szer nagyobb energiahatékonyságot biztosítanak, mint a Nvidia Blackwell generációs GPU-ja.

A Lumotive tervei szerint 2026 végén indítja el első optikai kapcsolóit, míg a Neurophos 2028 elején tervezi első rendszereinek bevezetését. A két vállalat reméli, hogy technológiájuk forradalmasíthatja az AI adatközpontokat, és növelheti a sávszélességet, valamint csökkentheti az energiafogyasztást.

Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom