微細加工技術の進歩により半導体の集積密度は年々向上していますが、高度な加工技術の影響で歩留まりが低下してしまうので、近年では大規模回路を大きな1チップに細かく集積するのではなく、各機能を分けてより小型のチップをインターポーザを用いて複数繋げ、大規模回路を構築する手法"チップレット"が採用されています。

ただ、チップ同士を結ぶインターコネクトの配線距離が長いと遅延が大きくなり消費する電力も上がります。また、各チップ同士の通信距離が遠くなるほど遅延が大きくなるため、効率的に全てのチップを利用する事ができず、チップの数を増やしてもパフォーマンスが頭打ちになってしまいます。

Lightelligence社はこの問題を解決する最適な手法の一つとして、シリコンフォトニクスによるインターコネクト技術"oNOC"を開発しました。
高密度な導波路による光を用いたデータ通信回路により、配線距離による消費電力と遅延の依存問題を解決します。

また、光によるインターコネクトは各チップ間のネットワークトポロジも柔軟に対応できるため、隣通しのチップ間通信だけではなくメッシュやトーラスなど多彩な通信パスでのチップ間相互通信が可能になりました。複数のチップをより効率的に利用してデータ処理を行うことでチップ数の増大に対してリニアに性能向上が可能となり、チップレット技術を更に拡張することが可能です。

提供SDKの“LT-SDK”はTensorFlowフレームワークをベースにしており、各種オペレータをネイティブサポート。 マルチカードによる推論など、TensorFlowによるグラフ演算を低遅延にアクセラレートします。

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  既存のTensorFlowモデルが利用可能
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  ほぼ全てのTensorFlowオペレータをネイティブサポート
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  グラフ演算とオペレータ処理を低遅延にアクセラレート