BOSTON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Das Bostoner Startup Lightmatter hat in einer Serie C-2 Finanzierungsrunde zusätzliche 155 Millionen Dollar eingesammelt und erreicht damit eine Unternehmensbewertung von 1,2 Milliarden Dollar. Die überzeichnete Runde wurde von GV (ehemals Google Ventures) und Viking Global Investors angeführt, mit starker Beteiligung bestehender Investoren. Dieser jüngste Kapitalzufluss folgt auf eine 154 Millionen Dollar schwere Serie C-Runde, die im Mai abgeschlossen wurde, und erhöht das bisher von Lightmatter eingeworbene Gesamtkapital auf über 420 Millionen Dollar.

Lightmatter entwickelt bahnbrechende photonische Technologien, um KI-Workloads zu beschleunigen und die wachsenden Herausforderungen in Bezug auf Leistung und Energieverbrauch im Hochleistungsrechnen anzugehen. Angesichts der rapide zunehmenden Größe und Komplexität von KI-Modellen stoßen herkömmliche Computerarchitekturen an ihre Grenzen.

Besonders deutlich wird diese Rechenbelastung bei generativen KI-Systemen wie ChatGPT, die neuartige Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen. Mit der fortschreitenden Entwicklung dieser Modelle steigt ihr unersättlicher Hunger nach Daten und Rechenleistung ins Unermessliche. Branchenführer warnen vor praktischen Grenzen bei der Modellskalierung aufgrund übermäßigen Energieverbrauchs und explodierender Kosten.

Lightmatter strebt danach, diese Barrieren mit innovativen, photonikbasierten Hardware- und Softwarelösungen zu durchbrechen:

– Envise – Eine KI-Beschleunigungsplattform, die für große Sprachmodelle wie GPT-3 und andere fortschrittliche neuronale Netzwerke Rekordleistungen erbringt. Im 4U-Server-Blade-Format angeboten, liefert Envise bis zu 6,4 Tbps optische Verbindungsbandbreite, um KI-Workloads über Multi-Node-Systeme zu skalieren.
– Idiom – Ein Software-Stack zum Kompilieren, Profilieren und Optimieren von Modellen für die Ausführung auf Envise-betriebener Infrastruktur. Ermöglicht eine automatische Systemkonfiguration für den schnellen Einsatz im großen Maßstab.
– Passage – Ein 8” x 8” photonisches Verbindungs-Chip, das heterogene Komponenten mit Geschwindigkeiten von bis zu 100 Tbps kommunizieren lässt und in Echtzeit konfigurierbar ist. Passage beseitigt Kommunikationsengpässe beim Aufbau flexibler, hochgeschwindiger Systeme auf einer Wafer-Scale-Plattform.

„Lightmatter ist in einer Position, um mit Photonik die Computersysteme für KI zu transformieren“, sagte Lightmatter CEO und Mitbegründer Nick Harris. „Indem wir Geschwindigkeit erhöhen, Kosten senken und die Umweltbelastung reduzieren, können unsere Technologien die Grenzen dessen erweitern, was in der KI möglich ist.“

Im Zuge der Expansionspläne des Unternehmens wird Lightmatter sein erstklassiges Ingenieurteam ausbauen, die Produktentwicklung beschleunigen und 2024 ein neues Büro in Toronto eröffnen.

„In der sich schnell entwickelnden Landschaft der generativen KI ist die Nachfrage nach neuen Rechen- und Chip-Kommunikationslösungen beispiellos“, sagte Erik Nordlander, General Partner bei GV. „Die Photonik-Innovationen von Lightmatter schaffen den Durchbruch in diesem Leistungsengpass, um die nächste Generation der KI zu ermöglichen.“

Mit Giganten wie Google, Meta und OpenAI, die die Grenzen der KI-Fähigkeiten ausreizen, verschärft sich das Rennen um schnellere und effizientere Rechenlösungen. Die jüngste Finanzierungsrunde von Lightmatter unterstreicht das Vertrauen der Investoren, dass Photonik die dringend benötigten Durchbrüche bieten kann, um den Fortschritt der KI in die Zukunft zu tragen. Das kometenhafte Wachstum und die prall gefüllten Kassen positionieren Lightmatter, um eine wesentliche Rolle bei der Gestaltung der Computerarchitekturen zu spielen, die die KI von morgen antreiben werden.

Lightmatter erreicht mit 155 Millionen Dollar Finanzierungsrunde eine Bewertung von 1,2 Milliarden Dollar
Lightmatter erreicht mit 155 Millionen Dollar Finanzierungsrunde eine Bewertung von 1,2 Milliarden Dollar (DALL-E, IT BOLTWISE)

Hinweis: Teile dieses Textes könnten mithilfe einer Künstlichen Intelligenz generiert worden sein.











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