Ученые разработали новый тип микрочипа, который использует свет, а не электричество, для выполнения вычислений, передает портал Качественный Казахстан. 

Этот прорыв может значительно ускорить обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ), делая процесс более эффективным по сравнению с современными электронными компонентами.

Традиционные кремниевые чипы используют транзисторы — микроскопические электрические переключатели, которые активируются при приложении напряжения. Чем больше транзисторов на чипе, тем больше его вычислительная мощность и тем больше энергии он потребляет. Однако физические ограничения кремниевых чипов, такие как максимальная скорость работы транзисторов, тепло, выделяемое из-за сопротивления, и минимально возможный размер чипа, могут помешать дальнейшему увеличению количества транзисторов на чипах, особенно в свете растущих требований к мощности для систем ИИ.

Использование фотонов вместо электронов имеет множество преимуществ. Во-первых, фотоны движутся быстрее электронов — они могут достигать скорости света. Во-вторых, фотоны не имеют массы и не выделяют тепло так же, как электроны, переносящие электрический заряд. Это делает использование света менее энергоемким.

В новом исследовании ученые представили платформу, основанную на свете, которая может выполнять сложные вычисления, известные как умножение векторов на матрицы. Эти вычисления являются ключевыми для работы мощных программ ИИ.

Такой подход может преодолеть ограничения классической архитектуры кремниевых чипов и значительно ускорить скорость обработки данных компьютерами, а также снизить их энергопотребление. Это открытие может стать основой для интеграции технологии в будущие графические карты, что позволит обучать модели ИИ гораздо быстрее и эффективнее, чем сегодняшние лучшие компоненты.

Этот прогресс в области фотоники открывает новые горизонты для развития вычислительной техники и ИИ, предлагая решения для преодоления текущих ограничений и поддержки растущих потребностей в вычислительной мощности. Световые чипы могут стать ключом к созданию более быстрых и энергоэффективных систем ИИ, что будет способствовать их широкому распространению и интеграции в различные области жизнедеятельности человека.

Источник: Nature Photonics