Британская компания Lumai показала систему Iris Nova — первый оптический сервер, способный запускать языковые модели с миллиардом параметров в реальном времени. Разработчики обещают кратный рост эффективности и до 90% снижения энергопотребления по сравнению с традиционными решениями.
Компания Lumai из Оксфорда представила оптическую вычислительную систему, которая может изменить подход к обработке данных в эпоху ИИ. Новый сервер Iris Nova использует свет вместо электронов, чтобы обойти ограничения классических кремниевых чипов.
Сегодняшние процессоры на базе кремния упираются в пределы эффективности: рост производительности требует все большего энергопотребления. Это особенно критично для дата-центров, где нагрузка стремительно растет из-за развития искусственного интеллекта. По прогнозам, глобальное энергопотребление в этой сфере может удвоиться к концу десятилетия.
Решение Lumai делает ставку на фотоны. Оптический подход позволяет выполнять вычисления параллельно в трехмерном пространстве, обеспечивая значительный прирост производительности. В основе Iris Nova — гибридная архитектура: оптический тензорный движок отвечает за математические операции, а цифровая часть — за управление системой.
Компания утверждает, что такие серверы способны обеспечивать сопоставимую производительность с традиционными системами, потребляя при этом до 90% меньше энергии. Это особенно важно для задач инференса — обработки запросов к нейросетям в реальном времени.
В демонстрации возможностей Iris Nova успешно запускал языковые модели вроде Llama 8B и Llama 70B в режиме реального времени. При этом система может интегрироваться в существующую инфраструктуру дата-центров без радикальных изменений.
Помимо Iris Nova, Lumai разрабатывает и другие решения — серверы Aura и Tetra, которые должны предложить еще более высокую производительность. Компания уже передала свои системы на тестирование крупным технологическим игрокам и исследовательским центрам.
В Lumai считают, что индустрия приближается к «посткремниевой» эпохе, где оптические вычисления станут ключевым инструментом масштабирования ИИ. И судя по первым результатам, этот переход может оказаться быстрее, чем ожидалось.
💡 Читайте также:
Понравился материал?
Подписывайтесь на наши каналы в Дзене, VK, OK и Telegram и заходите на наш сайт Techdgst.ru, где мы публикуем еще больше новостей о технологиях и науке.