Китайские фотонные чипы обгоняют Nvidia в ИИ?

Китайские исследовательские институты представили новые фотонные чипы для искусственного интеллекта, которые, по заявлениям разработчиков, значительно превосходят традиционные графические процессоры (GPU) в определенных задачах. Чипы демонстрируют существенный прирост скорости и энергоэффективности при выполнении узкоспециализированных задач генеративного ИИ, таких как синтез изображений, генерация видео и обработка изображений.

В некоторых задачах скорость новых чипов достигает 100-кратного превосходства над GPU Nvidia A100, однако важно отметить, что эти результаты получены в лабораторных условиях.

Ключевое отличие новых чипов – использование фотонов вместо электронов для вычислений. В то время как GPU Nvidia полагаются на движение электронов через транзисторы, что обеспечивает гибкость, но влечет за собой высокое энергопотребление и тепловыделение, фотонные чипы используют световую обработку сигналов, позволяющую достичь параллелизма за счет оптической интерференции.

Чип ACCEL, разработанный в Университете Цинхуа, представляет собой гибридную систему, сочетающую фотонные компоненты с аналоговой электроникой. Он достигает высокой теоретической пропускной способности, измеряемой в петафлопсах, и предназначен для задач, требующих фиксированных математических преобразований, например, распознавание и обработка изображений.

Другая система, LightGen, разработана Шанхайским университетом Цзяо Тун и Университетом Цинхуа. Это полностью оптический чип, содержащий более двух миллионов фотонных нейронов, способный выполнять задачи генерации изображений, шумоподавления, трехмерной реконструкции и переноса стилей. Эксперименты показали прирост производительности более чем в два раза по сравнению с современными электронными ускорителями, но только в ограниченных сценариях.

Разработчики подчеркивают, что эти чипы не заменят GPU для универсальных вычислений и обучения больших моделей. Они предлагают специализированные решения, которые демонстрируют исключительную эффективность в строго определенных задачах.

Ну да, разумеется, очередная революция в вычислительной технике, которая, вероятнее всего, так и останется в лабораториях. Но мы-то все равно верим! ????