近日，光传输技术及光学解决方案提供商Ayar Labs获得1.55亿美元D轮融资，Advent Global Opportunities、Light Street Capital联合领投，AMD Ventures、英特尔投资Intel Capital、NVIDIA英伟达、3M Ventures、Autopilot、VentureTech Alliance、Playground Global、Lockheed Martin Ventures、IAG Capital Partners、Globalfoundries、Boardman Bay Capital Management、AXIAL Partners参投。
投资阵容非常豪华，英伟达、英特尔和超威三大全球顶尖芯片巨头更是首次齐聚。
关于此次融资，Ayar Labs联合创始人兼CEO马克·韦德表示，“领先的GPU提供商AMD和英伟达以及半导体代工厂格芯、英特尔代工、台积电，再加上Advent、Light Street和我们其他投资者的支持，凸显了我们的光学I/O技术重新定义AI基础设施未来的潜力。”
投资方之一的英特尔Intel Capital的董事总经理Srini Ananth认为，“Intel Capital一直深知新互连技术对于提升计算效率和性能的重要性。我们持续支持Ayar Labs的成长，并再次重申对光学I/O解决方案的坚定承诺，这一技术有望彻底改变AI行业的面貌。”
另一投资方3M New Growth Ventures高级副总裁Mark Copman也对此投资充满期待，他认为“3M非常荣幸能够投资Ayar Labs，并期待与Ayar Labs展开合作。这一合作伙伴关系将加强3M在推进数据中心和AI基础设施下一代解决方案方面的承诺，充分利用3M在材料科学领域的专业知识。”
关于Ayar Labs
Ayar Labs成立于2015年，总部位于美国加州圣何塞，专门为大规模AI工作负载提供光互连解决方案。据悉，Ayar Labs瞄准的赛道是下一代AI基础设施建设的关键技术之一，即通过光互连技术来加速数据中心的通信速度，突破数据移动瓶颈。
Ayar Labs的技术创新在于将光互连技术应用于芯片封装中，其方案相比传统互连可实现5-10倍的更高带宽、4-8倍的能效，并将延迟降低至1/10。其开发的TeraPHY光学I/O Chiplet和SuperNova多波长光源是两项行业首创技术，能够显著提高AI基础设施的计算效率和性能。
NVIDIA已通过NVLINK证明片间互联能大幅提升算力的可扩展性（增效），而Intel和AMD正在尝试用CXL实现资源池化后对计算中心进行极致的成本管控（降本）。两种路径都将需要硬件层面的能耗、带宽和延迟表现有1-3个数量级的提升，硅光子学和互联Chiplet两个技术的组合将能成为突破瓶颈的关键。
图片来自网络，如有侵权请联系删除
Ayar Labs的光信号互联芯片的面积带宽密度（单位是 Gbps/mm2）是主流设备的20倍，延迟和能耗却只需要主流设备的1/30和1/3左右，并且产品在2022年已初步实现量产，其产品出色的性能吸引了Intel和NVIDIA的密切关注、以及多轮投资作为支持。
Ayar Labs结合硅光子和Chiplet 设计新一代片间互联产品。Ayar Labs的产品可以拆分为两部分：TeraPHY：光信号互联芯片，负责处理光电信号，完成信号之间的转换和收发；SuperNova：独立激光器，负责精准地发出多个波长的光子。在具体实践中，SuperNova需要和TeraPHY组合使用。
Ayar Labs产品图，图片来自网络，如有侵权请联系删除
前不久在美国加利福尼亚州圣何塞举办的AI硬件峰会上，Ayar Labs首席执行官Mark Wade展示了该公司构建的大规模推理系统的复杂模拟结果，以评估使下一代生成式AI模型经济化所需的条件。结果表明，像Ayar的技术一样，光学Die-to-Die互连将需要以具有经济意义的方式扩展下一代模型的LLM推理。该模拟器还提供了一种有用的方法来评估所谓的 “tokenomics” （在LLM推理API上提供和构建产品的经济性） 的现状。
仿真结果。Ayar的模拟器是Python模块的集合，比电子表格更复杂，但也不是RTL周期精确的模拟器。其输入包括工作负载的性质;关键技术组件，包括计算、网络和内存;网络结构，包括延迟;以及实际的美元成本，它依赖于Ayar为自己和其他供应商的组件提供的详细成本模型。
Ayar Labs 的生成式 AI 系统架构模拟器的输入和输出（来源：Ayar Labs）
培训效率。Wade表示，Ayar的模拟器还可以模拟训练系统和工作负载，以实现固定的数据中心功耗，但该公司专注于大规模推理，因为这是当今经济最紧迫的领域。“我们专注于推理的原因是，即使是今天的大型模型也无法大规模部署，尤其是进入这些高交互性的代理型工作流，”他说。
模拟器还仅考虑一种类型的加速器：GPU。Wade认为，虽然它可以扩展到涵盖专用的AI和LLM加速器，但与芯片供应商的对话表明，大多数供应商会抵制分享必要的成本信息。
值得注意的是，此次融资之前，Ayar Labs已经拿下四轮融资，加上此次融资，融资总额来到3.7亿美元，估值超过10亿美元，新晋芯片行业独角兽。未来，随着硅光在数据中心的大规模应用，Ayar Labs将拥有更大的发展潜力！
(采购商、企事业单位组团参观VIP买家服务申请等)
扫码进相关行业群，及时获取展会最新动态
文章来源：维科网传感器
