AIのインフラ話というのは、どうしても「GPUが何枚」「電力が何ワット」という話になりがちだ。でも今回は少し毛色が違う。光でやるんだよ、計算を。

光学コンピューティングとは何か

Lumaiという企業が4月28日に「Lumai Iris」と名付けた推論サーバーシリーズを発表した。光学演算エンジンを使ってLLMの推論を行うシステムだ。従来のGPUベースのシステムとは根本的に異なるアーキテクチャを採用している。

光を使ったコンピューティング自体は古い概念じゃない。フォトニクスの研究は数十年前からある。ただ、「実際に数十億パラメータのLLMをリアルタイムで動かせます」と言えるレベルに達したのは、これが初めてだとLumaiは主張している。

何が違うのか

従来のシリコンチップは2次元的な制約の中で設計されている。回路を平面に敷き詰めて、電子を流す。これには物理的な上限がある。

Lumaiのアプローチは3次元空間を活用する。光は空間を自由に伝播できるから、2Dのシリコンでは不可能なレベルの空間的並列性が得られる。行列演算——LLMの推論で最も重いボトルネックの一つ——をここで光学的に実行するわけだ。

システムの構成はハイブリッドだ。光学テンソルエンジンで主要な演算をこなし、デジタル制御回路がそれを補助する。全部光でやるわけじゃないけど、核心部分を光に任せることで効率を上げている。

数字で見ると

Lumaiが主張する性能数値はこうだ。

• 消費電力：従来のGPUベースアーキテクチャに比べて最大90%削減
• スループット：10億パラメータ規模のモデルをリアルタイムで処理可能
• 空間並列性：2Dシリコンでは実現困難な規模の並列演算

「最大90%」というのは最良ケースの話だろうから、額面通りには受け取れない。ただ、方向性としては間違っていないんじゃないかな。LLM推論の電力問題は深刻で、大規模データセンターが消費する電力量は社会的な問題になりつつある。ソフトウェア側の最適化だけで解決できる話じゃないから、ハードウェアの根本から変えるアプローチには意味がある。

Irisファミリーの構成

Irisは現在3つのサーバーラインで構成されている。

• Nova：最初に評価提供が開始されたモデル。ハイパースケーラー、ネオクラウド、企業、研究機関向けに提供中。
• Aura：詳細は非公開だが、中間ラインと思われる。
• Tetra：同様に詳細未公開。

現時点ではNova単体の評価段階だ。「世界初」を名乗るにはそれなりの根拠が必要だし、実際の性能検証はこれからが本番だろう。

懐疑的に見るとすれば

技術的なハードルはまだある。

光学系は電子回路と比べて製造が難しい。精度の維持、温度変化への対応、電子回路との統合コスト——こういった問題が量産時にどう出るかはまだ未知数だ。また「10億パラメータ」というのは、最新のフロンティアモデルと比べると規模として小さい部類に入る。

それでも注目に値するのは確かだよ。GPUの独占状態が長く続いたAIハードウェアの世界に、別のアプローチが本格的に入ってきたということだから。

光で計算する——この発想自体は目新しくない。でも「実用になった」というのは話が別だ。これが本当に成立するなら、AIインフラの電力問題に対してソフトウェア最適化とは別の軸の解が出てきたということになる。そこは素直に面白いと思うな。

— ランキン