Научные центры Поднебесной представили инновационные вычислительные модули, использующие свет вместо электричества для ускорения нейросетей. Эти устройства демонстрируют показатели, недостижимые для классических графических ускорителей в строго определенных сценариях эксплуатации. Разработанные архитектуры ориентированы на работу с диффузионными моделями и алгоритмами глубокого обучения.
Основной упор при проектировании был сделан на компоненты, отвечающие за создание визуального контента. Новинки показывают выдающиеся результаты в рендеринге динамических сцен и глубокой трансформации графических данных, где критически важна параллельная обработка колоссальных массивов информации. По заявлениям инженеров, переход на оптику позволил добиться кратного сокращения времени отклика системы.
Контекст
Переход на фотонику обусловлен физическими ограничениями традиционной микроэлектроники. Современные транзисторы на базе кремния сталкиваются с проблемой избыточного тепловыделения при попытке нарастить тактовую частоту. Оптические системы решают этот вопрос, так как элементарные частицы света практически не взаимодействуют друг с другом и не вызывают нагрева проводников.
В условиях жестких экспортных ограничений на поставки передовых решений от калифорнийского технологического гиганта Nvidia, Пекин форсирует создание альтернативных топологий. Это позволяет не только обходить санкционные барьеры, но и искать новые пути развития вычислительной техники, выходящие за рамки закона Мура. Использование фотонов вместо электронов позволяет передавать данные со скоростью света, что устраняет «узкое горлышко» пропускной способности памяти, характерное для стандартных серверных решений.
Что это значит
Появление подобных специализированных решений знаменует собой конец эпохи универсальных процессоров для любых задач машинного обучения. Узкая направленность на синтез медиафайлов и обработку видеопотоков позволяет оптимизировать структуру кристалла, минимизируя любые задержки. Для индустрии это означает потенциальное снижение стоимости эксплуатации дата-центров, поскольку затраты на охлаждение и электропитание составляют значительную часть бюджета облачных сервисов.
Если технология выйдет за пределы лабораторий, она может радикально изменить ландшафт рынка «железа» для ИИ. Создание нишевых сегментов, где доминирование нынешних лидеров отрасли окажется под вопросом, станет реальностью. Кроме того, это важный шаг к формированию экологически устойчивого ИТ-сектора, где производительность растет не за счет потребления мегаватт энергии, а благодаря фундаментально иным физическим принципам работы полупроводников.
