Полупроводниковая промышленность быстро приближается к пределам использования кремния, поскольку транзисторы приближаются к эре менее 2 нм, а исследователи по всему миру уже более десяти лет пытаются найти новые материалы, которые могли бы облегчить переход на размер в ангстрем. Вместо поиска альтернативных электрических полупроводниковых материалов, размером около 1 нм, некоторые ученые предлагают использовать схемы, в которых вместо электрического тока применяется свет. Чтобы обеспечить максимальную совместимость с современной транзисторной технологией, ученым удалось объединить кремний с фотонными эмиттерами, и одно из последних приложений для этой комбинации было адаптировано для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. SciTechDaily сообщает, что исследовательская группа из Пенсильванского университета под руководством Надера Энгеты сумела манипулировать световыми волнами с помощью кремния для выполнения математических вычислений в процессорах искусственного интеллекта.
Надер Энгета совместно с Фирузом Афлатуни разработали кремниевый фотонный чип, который специализируется на обработке векторно-матричных умножений, необходимых для современных нейронных сетей и приложений искусственного интеллекта. Чтобы свет распространялся через весь чип, инженерам пришлось уменьшить высоту кремния на определенное количество нанометров в определенных областях. Полученные в результате изменения высоты затем используются для рассеяния световых волн по определенным схемам, что приводит к сложным расчетам, выполняемым со скоростью света.
Судя по всему, исследовательская группа сотрудничала с каким-то литейным предприятием, которое уже адаптировало эту технологию для существующих производственных мощностей, чтобы ее можно было легко использовать для производства чипов AI GPU. Афлатуни объясняет, что литейные предприятия могут использовать платформу Silicon-Photonics в качестве дополнения, что поможет ускорить обучение и классификацию.
Использование световых волн вместо электрического тока может значительно повысить скорость работы и энергоэффективность, а также улучшить конфиденциальность данных. Поскольку чип одновременно обрабатывает гораздо больше вычислений, данные не нужно временно хранить в оперативной памяти, поэтому взлом системы становится не просто очень сложны, а практически невозможным.
