- Chip fotonik Tiongkok dilaporkan mengungguli GPU konvensional dalam tugas AI generatif yang sempit dan terspesialisasi
- ACCEL menggabungkan komponen elektronik fotonik dan analog untuk mencapai throughput komputasi yang tinggi
- LightGen menggunakan lebih dari dua juta neuron fotonik untuk pemrosesan AI generatif yang sepenuhnya optik
Lembaga penelitian Tiongkok telah menggambarkan chip AI fotonik baru yang diduga mengungguli konvensional GPU dengan margin yang sangat besar dalam kondisi tertentu.
Institusi dan peneliti mengklaim bahwa chip ini menunjukkan peningkatan dramatis dalam kecepatan dan efisiensi energi ketika menjalankan beban kerja generatif yang didefinisikan secara sempit.
Mereka melaporkan chip AI berbasis ringan Tiongkok menawarkan kecepatan 100x lebih cepat dibandingkan GPU Nvidia pada beberapa tugas, khususnya di bidang seperti sintesis gambar, pembuatan video, dan inferensi terkait penglihatan.
Klaim kecepatan ekstrim dari penelitian komputasi optik
Klaim ini didasarkan pada evaluasi laboratorium dibandingkan skenario penerapan komersial, namun kesenjangan kinerja terkait erat dengan perbedaan arsitektur mendasar.
Nvidia GPU, termasuk akselerator yang banyak digunakan seperti A100, mengandalkan sirkuit elektronik tempat elektron bergerak melalui transistor untuk menjalankan instruksi yang dapat diprogram.
Pendekatan ini memungkinkan fleksibilitas di banyak beban kerja namun menghasilkan konsumsi daya yang tinggi, keluaran panas yang signifikan, dan ketergantungan pada node manufaktur tingkat lanjut.
Chip fotonik Tiongkok mengandalkan pemrosesan sinyal berbasis cahaya, di mana foton menggantikan elektron sebagai media komputasi, memungkinkan paralelisme besar-besaran melalui interferensi optik daripada eksekusi digital sekuensial.
Salah satu chip yang dilaporkan, ACCEL, dikembangkan di Universitas Tsinghua sebagai sistem hybrid yang menggabungkan komponen fotonik dengan sirkuit elektronik analog.
Dilaporkan beroperasi menggunakan proses manufaktur semikonduktor yang lebih tua sambil mencapai angka throughput teoretis yang sangat tinggi yang diukur dalam petaflops.
Perhitungan ini terbatas pada operasi analog yang telah ditentukan sebelumnya dan bukan pada eksekusi kode tujuan umum.
Oleh karena itu ACCEL dirancang untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan pemrosesan penglihatan.
Beban kerja ini bergantung pada transformasi matematis tetap dan pola akses memori yang dikontrol ketat.
Sistem kedua, LightGen, dikembangkan melalui kolaborasi antara Universitas Shanghai Jiao Tong dan Universitas Tsinghua.
LightGen digambarkan sebagai chip komputasi serba optik yang berisi lebih dari dua juta neuron fotonik.
Makalah penelitian mengklaim bahwa ia dapat melakukan tugas generatif seperti pembuatan gambar, denoising, rekonstruksi tiga dimensi, dan transfer gaya.
Hasil eksperimen dilaporkan menunjukkan peningkatan kinerja melebihi dua kali lipat jika dibandingkan dengan akselerator elektronik terkemuka.
Pengukuran ini didasarkan pada waktu dan konsumsi energi dalam kondisi terbatas.
Sistem ini tidak digambarkan sebagai pengganti GPU dalam komputasi umum, melatih model besar, atau menjalankan perangkat lunak sembarangan.
Mereka berfungsi sebagai mesin analog khusus yang dirancang untuk kategori komputasi yang sempit.
Klaim yang dilaporkan menunjukkan bahwa komputasi optik dapat memberikan keuntungan luar biasa ketika beban kerja dibentuk secara cermat agar sesuai dengan perangkat keras.
Kesenjangan antara demonstrasi laboratorium dan kegunaan alat AI masih besar, dengan kemampuan tugas khusus versus kemampuan tujuan umum yang penting dalam mengevaluasi klaim-klaim ini.
Melalui Rekayasa yang Menarik | Harian Cina | Peringatan Eurek
Ikuti TechRadar di Google Berita Dan tambahkan kami sebagai sumber pilihan untuk mendapatkan berita, ulasan, dan opini pakar kami di feed Anda. Pastikan untuk mengklik tombol Ikuti!
Dan tentu saja Anda juga bisa Ikuti TechRadar di TikTok untuk berita, review, unboxing dalam bentuk video, dan dapatkan update rutin dari kami Ada apa juga.
