校友|光子芯片：一场发生在MIT校友之间的竞赛( 二 ) 校友|mit|之间|竞赛|芯片|光子

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沈亦晨
Englund补充说，可编程纳米光子处理器还可以有其他应用，包括数据传输的信号处理。“由于光本身就是一种模拟介质，所以高速模拟信号处理比其他将信号转换成数字形式的方法更快。”他说。
Harris表示，一旦该系统得以实现规模化，它可以找到很多使用场景，比如数据中心或安全系统。另外，这套系统也可以应用于自动驾驶或无人机中。总之，“无论何时，只要你需要做大量的计算，但你没有大量的电力或时间时，用光子芯片就对了。”
各立山头
在校期间，Harris是麻省理工学院量子光子学实验室的博士生，师从Dirk Englund教授，沈亦晨是Marin Solja?i?教授的光子学和现代电磁学小组的博士后物理研究员。二人此前同为Lightmatter团队的成员，并共同参与了麻省理工学院组织的创新挑战赛。

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沈亦晨(左起第二位)和Nicholas Harris(右起第三位)
不过，在比赛结束后的某个时候，沈亦晨从Lightmatter团队中出来，与哈佛商学院的学生Paul Xie一起创办了Lightelligence。
Harris也与研究员Darius Bunandar和谷歌前员工、麻省理工学院斯隆管理学院学生Thomas Graham正式创办了Lightmatter。两人分开的原因目前还不得而知。

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Darius Bunandar、Nicholas Harris和Thomas Graham
值得玩味的是，在事关公司发展的专利上，Lightelligence发表了一份声明，它将“独家”从麻省理工学院技术授权办公室获得技术授权。该公司表示，创始团队在麻省理工学院从事研究工作时就申请了专利，这些专利涵盖了基本原理、组件设计、系统设计和算法。
如果声明属实，那么这两家创业公司可能是被授予不同的专利，或者将技术的不同方面商业化。但在2018年的一次麻省理工学院活动上，沈亦晨表示，在2016年他就将论文发布在arXiv.org上，之后来自Founders Fund的一位投资人还给他发了一封邮件，鼓励他将这项研究商业化。
2018年，双方各自在首轮融资中筹集了1000多万美元，甚至连时间也只相隔了几天。其中，Lightmatter由波士顿投资者支持，当地风投公司Matrix Partners和Spark Capital领投了A轮1100万美元。而Lightelligence则由中国科技巨头支持，百度风投是领投方之一。
由此可见，除了技术和商业方面，Lightelligence与Lightmatter的竞争也恰恰在无形之中构成了中美之间AI技术竞赛的一个缩影。
2020年的现状
【 校友|光子芯片：一场发生在MIT校友之间的竞赛】在今年8月份的Hot Chips大会上，Lightmatter公司带来了他们的新型光子芯片“Lightmatter Mars”，该芯片有望在2021年秋季发布。

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该公司表示，该测试芯片在最先进的人工智能模型上的表现优于Nvidia显卡、英特尔和AMD处理器，甚至优于谷歌的张量处理单元（TPU）等专用硬件。
尽管有些夸张，但 Lightmatter 表示，他们的通信平台——“虫洞”(Wormhole)已经允许大约50个测试芯片处理器在没有光纤的情况下以超过100Tbps的速率交换数据。
Harris表示，该公司的芯片虽然复杂，但却有很好的良品率，很大程度上是因为纳米光子元件与尖端电子设备中的元件相比其实并没有那么小。“你不会得到相同的点缺陷，因此，保持高良率和低价格的产品足以与GPU竞争。”Harris说。
而在Lightelligence方面，他们已经在 2019年4月发布了全球首款光子计算芯片原型板卡（Prototype）。并且用光子芯片运行了Google TensorFlow自带的卷积神经网络模型来处理MNIST数据集，整个模型超过95%的运算是在光子芯片上完成。

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在运行过程中，光子芯片处理的准确率已经接近电子芯片（97%以上），另外光子芯片完成矩阵乘法所用的时间是最先进的电子芯片的1%以内。
另外，沈亦晨团队还探索了光子片之间的高速互联，在同样距离上进行数据传输，耗能仅是电子芯片的十分之一。
目前，Lightelligence计划流片产品级光子计算芯片，单个芯片集成 3000 个光子元器件，比之前光通信光子芯片多出 100 倍，产品预计会在明年推出。
结语
2020年，Lightelligence已完成由经纬中国和中金资本旗下中金硅谷基金领投的2600万美元A轮融资，以及和利资本等机构的数千万美元A+轮融资，总共超过7000 万美元。而Lightmatter也不甘示弱，从GV(Alphabet的风险投资部门)、Spark Capital和Matrix Partners等投资者那里共筹集了3300万美元。