LightGen, нов оптички AI чип од Кина создава слики и видеа драстично побрзо и со значително помала потрошувачка на енергија во споредба со Nvidia A100 Tensor процесорите.
Кинески научници развија оптички чип наречен LightGen кој, во тестирањата, покажа повеќе од сто пати подобри резултати во однос на Nvidia A100 кога станува збор за брзина и енергетска ефикасност во генеративни AI задачи, како што се синтеза на слики, креирање видеа и 3D сцени.
LightGen е заеднички развиен од тимови на универзитетите Shanghai Jiao Tong и Tsinghua, со интеграција на повеќе од два милиони фотонски неврони на површина од 136,5 mm².
LightGen го воведува фотонското пресметување во нова фаза на генеративната вештачка интелигенција
За разлика од класичните електронски чипови, LightGen користи пулсирачка ласерска светлина наместо електрони, што овозможува податоците да се движат со брзина на светлината и со минимална потрошувачка на енергија. Ова овозможува создавање комплексни визуелни содржини без вообичаените ограничувања поврзани со термика, латенција и потрошувачка, кои се карактеристични за традиционалните GPU акцелератори.
Во студија објавена во списанието Science, тимот ги опишува клучните технолошки пробиви: нова оптичка архитектура за брз пренос и обработка на податоци во „оптички латентен простор“, нов генеративен метод на учење без потреба од огромни збирки на податоци и густа интеграција на фотонски единици за чипот да може да обработува содржини со висока резолуција.
LightGen демонстрираше генерирање фотографии од животни со резолуција од 512×512 пиксели, рендерирање 3D сцени, стилска трансформација и напредна редукција на шум. Чипот постигна измерена брзина од 3,57×10⁴ TOPS и енергетска ефикасност од 6,64×10² TOPS/W, што според авторите претставува повеќе од 100 пати подобри перформанси од Nvidia A100 GPU процесорот во реални генеративни задачи.
Иако фотонското пресметување долго време се сметаше за технологија на иднината, LightGen покажува дека преминот кон оптички AI акцелератори се приближува до практична примена. Научниците веруваат дека ваквите решенија би можеле значително да ги намалат енергетските барања на генеративните AI модели и да станат основа на новата генерација хардвер за креативни и интензивни задачи, пренесува MSN.
