人工知能モデルの複雑さが増すにつれ、それらをトレーニングするために必要なインフラは、重大なボトルネックに直面しています。それは、巨大な計算リソースのプール間でデータを移動させる際の速度と効率です。従来のネットワーク手法では、これらの大規模システムの要求に追いつくことがますます困難になっています。この課題に対処するため、コンピューティング業界は、AIデータセンターに対してより拡張可能で効率的な接続性を提供するために、電気ではなく光を使用してデータを伝送する「光学」へと転換しています。
PsiQuantumは、これらの需要を満たすために光回路スイッチング（OCS）技術を導入しました。同社が公開した最初のOCSは、同社が実用規模の量子コンピューティングのために10年近くかけて開発したシリコンフォトニクスプラットフォーム上に構築された8x8レディックスのデモンストレーション車両です。シリコンフォトニクスは、光学部品を半導体チップ上に統合することを可能にし、高速なデータルーティングを実現します。ラボでのテストにおいて、このデモンストレーション車両は、典型的な挿入損失1.2 dB、クロストーク40 dBを達成し、再構成時間は3ミリ秒未満でした。これらの結果はデバイスの初期性能目標を上回り、信号増幅を必要とせずに達成されました。
この画像は、記事で説明されているシリコンフォトニクスプラットフォーム上に構築されたOCS技術の視覚的表現です。
この技術は、事実上、耐故障性量子コンピューティングの極めて厳しい要求から生まれた副産物です。PsiQuantumは、量子システムにとって想像しうる最も過酷なスケーリング問題に対処できるようにプラットフォームを設計したため、結果として得られたハードウェアはAIデータセンターの要件を満たす高い能力を備えています。現在のデモンストレーション車両はチタン酸バリウム（BTO）統合を利用していませんが、基礎となるプラットフォームは将来のより高度な製品のためにそれをサポートしています。この高精度ハードウェアを再利用することで、PsiQuantumは世界初の実用的な耐故障性量子コンピュータを構築するという主要な使命を継続しながら、AIインフラのボトルネックを取り除くことを目指しています。