هل يمكن للفوتونيات الحفاظ على قانون مور حيًا؟

قانون مور ينص على أن عدد الترانزستورات في الدائرة المتكاملة سيزداد تقريبًا كل سنتين، إلى جانب قوة الحواسيب. كان هذا المبدأ صحيحًا إلى حد كبير منذ عام 1965. ومع ذلك، يمكن الافتراض أن غوردون إي. مور، المؤسس المشارك لشركة إنتل، لم يفكر أبدًا في أن الشرائح ستصل إلى حدود تصغيرها، مما يؤدي إلى تراجع قوة الحوسبة.

لحسن الحظ، طوّر فريق من المهندسين في جامعة كاليفورنيا طريقة جديدة تستخدم الفوتونيات لتوفير قوة حوسبة أكبر دون التضحية بالحجم. إليك ما تحتاج إلى معرفته.

صغّرها

العالم يسعى لتصغير الحواسيب منذ اختراعها. قد يتذكر بعض أجدادك عندما كانت الحواسيب تحتاج إلى غرفة كاملة والعديد من الأشخاص لتشغيلها. اليوم، توفر ساعتك الذكية قوة حوسبة أكبر من تلك الضخامات، وهذا مجرد قمة جبل الجليد فيما يتعلق بالحوسبة الدقيقة. كانت الرحلة من غرفة كاملة إلى الإلكترونيات الدقيقة اليوم رحلة مثيرة، مليئة بالتجارب والاكتشافات وأحيانًا الفشل.

القيود الفيزيائية والاقتصادية

من الجدير بالذكر أن هناك نقطة يصبح فيها تصنيع مثل هذه المكونات الدقيقة مكلفًا للغاية. وفقًا لمعظم الباحثين، وصل السوق إلى هذه النقطة. بالإضافة إلى ذلك، لا تتماشى المكاسب الحوسبية مع قانون مور حيث إن الشرائح الأصغر لا يمكنها توفير قوة حوسبة تتناسب مع نظيراتها الأكبر.

وبالتالي، هناك فجوة متزايدة بين قوة الحوسبة المتاحة وما هو مطلوب، مما دفع بعض اللاعبين المعروفين في السوق، مثل الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جينسن هوانغ، إلى القول إن قانون مور قد مات، مع الإشارة إلى المعالجات المتخصصة في التطبيقات كالمستقبل.

الطلب على الحواسيب عالية الأداء

أدى النمو المفاجئ للذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي إلى زيادة الطلب على الحوسبة القوية ومنصات السحابة. تجاوزت هذه المتطلبات تصميم الشرائح من حيث الأداء، مما خلق عنق زجاجة في قطاع تطوير الذكاء الاصطناعي يحد من الابتكار. الآن، بدأ السباق لتوفير حل يمكنه مواكبة متطلبات الحواسيب عالية الأداء وأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم.

حلول قوة الحوسبة

يعتقد بعض المحللين أن أحد الحلول هو إنشاء شرائح خاصة تجمع بين المنطق والمعالجة على نفس الشريحة. يساعد هذا النهج في تقليل الكمون واستهلاك الطاقة وتحسين الأداء. ومع ذلك، لا تزال القيود الحوسبية تجعلها غير مثالية عند مناقشة متطلبات البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي.

الحوسبة الذاكرية

حل آخر يثير حماس الباحثين هو الحوسبة الذاكرية. تستخدم هذه الطريقة للتخزين ذاكرة وصول عشوائي سريعة بدلاً من القرص الصلب الدوار. على وجه التحديد، يتم إعداد ذاكرة RAM من شبكة من الحواسيب باستخدام برنامج وسيط لتشغيل الذاكرة بشكل متوازي. هذه الطريقة للتخزين أسرع بـ 5000 مرة من الطرق التقليدية لكنها لا تزال غير قادرة على مواكبة قانون مور.

الفوتونيات

الفوتونيات هي طريقة أخرى للحوسبة عالية الأداء تجذب اهتمام الباحثين. تعمل الفوتونيات عن طريق اكتشاف موجات الضوء باستخدام الإلكترونيات. تدور العلوم حول توليد الضوء والتحكم فيه أثناء مروره عبر مصفوفة من الأوزان البصرية القابلة للبرمجة.

تدمج هذه الأوزان مصفوفة ثنائية الأبعاد من المعدلات البصرية غير المتطايرة التي تمكنها من إجراء تحويل خطي على متجه من المدخلات البصرية. توفر هذه الإستراتيجية سرعات تبديل أسرع من طرق الحوسبة باستخدام RAM.

القيود الحالية على الفوتونيات

بعض عيوب الفوتونيات في الحوسبة تشمل أن الأنظمة الحالية يمكن إعادة كتابتها فقط حوالي 1000 مرة. تجعل هذه العمر المحدود منها خيارًا مكلفًا. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع الأوزان البصرية بكثافة تخزين منخفضة والبرمجة أبطأ من الشرائح التقليدية.

تأتي أنظمة الحوسبة الفوتونية بأشكال وتصاميم مختلفة. ومع ذلك، تتطلب هذه الأنظمة عمليات تصنيع متخصصة أكثر تكلفة بكثير من نظيراتها. على الرغم من القيود التكلفة، يعتقد العديد من الباحثين أن الفوتونيات هي مستقبل الحوسبة وأن قانون رايت هو المفتاح لتنفيذها.

قانون رايت

هناك أيضًا قانون رايت، الذي سيستمر في لعب دور في قدرتنا على تطوير أشباه الموصلات. هذا القانون هو مبدأ تصنيع وضعه المهندس الجوي ثيودور بول رايت. أثناء عمله في مصنع لتصنيع الطائرات، لاحظ أن متطلبات العمالة انخفضت بنسبة 15٪ مع تحسين عمليات التصنيع، حتى مع زيادة مستويات الإنتاج.

جاءت هذه الوفورات في التكلفة من عمليات محسنة، وتكنولوجيا، وأنظمة استرداد، وترقيات أخرى تم إجراؤها أثناء الإنتاج. وبالتالي، يعتقد العديد من المحللين أن قانون رايت سيساعد في جعل الفوتونيات خيارًا أكثر توفرًا وأقل تكلفة في المستقبل.

يمكنك رؤية قانون رايت يتجسد بالفعل في قطاع الذكاء الاصطناعي. قبل بضع سنوات، كان من المستحيل على الشخص العادي الوصول إلى نظام ذكاء اصطناعي أو تشغيله. كان إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها وتحديثها مكلفًا للغاية. بالإضافة إلى ذلك، لم يخلق أحد طريقة موثوقة لتفاعل الذكاء الاصطناعي مع البشر.

ومع ذلك، منذ ظهور برامج مثل ChatGPT في السوق، يمكن لأي شخص الآن الاستفادة من هذه الأدوات القوية لتحسين كفاءته وإبداعه. تدمج هذه الأنظمة نماذج لغوية كبيرة تجعل من السهل على أي شخص تشغيلها من خلال أوامر دردشة بسيطة. أدى هذا التطور إلى ارتفاع تبني الذكاء الاصطناعي إلى مستويات غير مسبوقة، مما أدى إلى نقص في قوة الحوسبة الحالية.

دراسة الفوتونيات

The study “الضوء المغناطيسي غير المتبادل المتكامل مع تحمل فائق للذاكرة الفوتونية داخل الذاكرة”¹  المنشورة في مجلة Nature Photonics تكشف عن طريقة جديدة للحوسبة البصرية قد تُحدث ثورة في السوق. تتعمق الدراسة في ترميز الأوزان البصرية للحوسبة الفوتونية داخل الذاكرة بالتفصيل.

المصدر – Nature

اختار الباحثون استخدام خلايا الذاكرة المغناطيسية البصرية وهندسة فوتونية قائمة على الرنين لتحقيق أهدافهم الحوسبية. تعتمد الإستراتيجية على إزاحة طور غير متبادلة في المواد المغناطيسية البصرية كوسيلة لتنفيذ الحوسبة الفوتونية داخل الذاكرة.

نمذج رياضي جديد مكن الفريق من اختبار المواد المغناطيسية البصرية. وجدوا أن غارنيت الحديد اليتريوم المستبدل بالسيزيوم (YIG) مكنهم من استخدام مجال مغناطيسي خارجي للتحكم في انتشار الضوء. يمكن بعد ذلك استخدام هذا الضوء المتحكم به لإجراء الحسابات.

أظهرت الدراسة كيف يمكن للمغناطيسات الصغيرة تخزين البيانات بكفاءة والوصول إليها بسرعة البرق.

تعمل عملية ترميز المغناطيسات عن طريق ضبط قوة المجال المغناطيسي للوحدة. لتشغيل الجهاز، يجب تحويل الإشارات الإلكترونية إلى المجال البصري باستخدام معدلات الكهرضوئية (E/O) للبرمجة والتخزين. من هناك، تقوم كواشف الضوء المتوازنة (BPDs) بتحويل الإشارة البصرية التفاضلية مرة أخرى إلى إشارة كهربائية حتى يتمكن منطق CMOS من معالجتها جنبًا إلى جنب مع SRAM.

اختبار الفوتونيات

لاختبار خلية الذاكرة المغناطيسية البصرية غير المتطايرة، أعد الباحث عدة مناهج. بدأوا بإدخال كهربائي من 2 بت مكنهم من تحقيق وزنين بصريين إيجابيين واثنين سالبين. بعد ذلك، تم تعديل المجال المغناطيسي لمراقبة التغييرات.

غارنيت الحديد اليتريوم المستبدل بالسيزيوم (YIG)،

تم زراعة YIG أحادي البلورة بسماكة 500 نانومتر في المختبر باستخدام طريقة الرش بالتردد الراديوي عند 750 °C لمرحلة الاختبار. على وجه التحديد، قرر الفريق استخدام رقاقة ذات نصف قطر حلقة 35 µm. كما تم دمج طبقة أكسيد سيليكون رقيقة بسمك 10 نانومتر كطريقة لفصل طبقة السيليكون عن طبقة Ce: YIG.

برمجة الفوتونيات

يتطلب برمجة حالة خلية الذاكرة مجالًا مغناطيسيًا شعاعيًا داخل المستوى يُزود بواسطة مغناطيس كهربائي ذهبي مدمج. يمكن للنظام قياس تغيّر فقدان الضوء إلكترونيًا اعتمادًا على الاتجاه والمجال المغناطيسي المطبق عبر طبقة رقيقة من الفيرومغناطيسية.

يخلق هذا الترتيب مجالًا مغناطيسيًا قابلًا للبرمجة وغير متطاير، مما يسمح للمهندسين بإحداث إزاحة طور بصري غير متبادلة في خلية الذاكرة. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة وثقت كلًا من وضعية الدوران مع عقارب الساعة (CW) وعكسها (CCW) للرزونانس الميكرو-حلقي كوسيلة لبرمجة والوصول إلى البيانات الحوسبية.

دورة حياة الفوتونيات

كان اختبار دورة حياة الذاكرة خطوة أخرى. برمج الفريق مولد دوال عشوائي يتنقل بين نبضات الكتابة والمسح كجزء من منهجهم. تم ضبط النظام بمعدل 10 kHz. استخدم المهندسون بعد ذلك سعة ±5 V وعرض نبضة 500 ns لتقليد إعادة الكتابة في العالم الحقيقي. كانت النتائج مدهشة.

نتائج الفوتونيات

أظهرت نتائج الاختبار كيف يمكن لهذه الطريقة الجديدة للفوتونيات أن تغير الحوسبة إلى الأبد. أولاً، أظهر النظام الجديد قدرات إعادة كتابة شبه لا نهائية. على وجه التحديد، تم تحقيق 2.4 مليار دورة برمجة.

بالإضافة إلى ذلك، توصل المهندسون إلى أن استخدام إزاحات طور غير متبادلة في المواد المغناطيسية البصرية يسمح ببرمجتها بشكل حتمي بسرعة وكفاءة. أظهرت البيانات أن سرعة برمجة تبلغ ~1 GHz كانت ممكنة. كما حقق الفريق عدم التطاير، وترميز متعدد المستويات يتجاوز الطرق الحالية. وبالتالي، قد تُحدث هذه الأبحاث ثورة في سوق الحواسيب في المستقبل.

فوائد الفوتونيات

تجعل عدة فوائد دراسة الفوتونيات لعبة تغيير قواعد اللعبة. أولاً، يمكن للنظام الجديد تنفيذ عمليات معقدة تتطلب قوة حوسبة هائلة. هذه الأنظمة مثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تتطلب ضرب المصفوفات والمتجهات وغيرها من العلوم المتقدمة.

تقليل الكمون

وجد العلماء أن الفوتونيات توفر سرعات أعلى مقارنة بالخيارات التقليدية. كشفت مرحلة الاختبار عن وصول للذاكرة خلال 1 ns. هذه السرعة أسرع بـ 100 مرة من الأجهزة الفوتونية السابقة، مما يفتح الباب لمستوى جديد من الابتكار.

استهلاك طاقة أقل

الكفاءة الطاقية هي فائدة أخرى يجلبها نظام الفوتونيات إلى السوق. يمكن لهذا النظام إعادة برمجة الذاكرة والوصول إليها بجزء من متطلبات الطاقة مقارنة بالخيارات الأخرى. سجل الفريق كفاءة قدرها 143 fJ لكل بت، مما يجعل متطلبات النظام الجديد تعادل 1/10 من خيارات الفوتونيات الأخرى.

قابل لإعادة البرمجة

إحدى أكبر مزايا أبحاث الفوتونيات هي الكشف عن أن هذه الأجهزة تمتلك دورة إعادة برمجة شبه لا نهائية. لا توفر أي خيارات تخزين حوسبة أخرى للمستخدمين القدرة على إعادة كتابة البيانات +2Bx. وبالتالي، قد يكون لهذا البحث العلمي تأثير كبير على مراكز البيانات.

باحثو الفوتونيات

قادت أبحاث الفوتونيات كل من سانتا باربارا، جون باورز، وجالان مودي. كما لعب باولو بانتوس، ناثان يونغبلود، يوا شوجي، وماريو دومونت أدوارًا حاسمة في البحث وتطوير نظام الفوتونيات. الآن، سيسعى الفريق لتوسيع أبحاثهم إلى مواد أخرى لإيجاد الخيار الأفضل لتشغيل ثورة الذكاء الاصطناعي غدًا.

الشركات التي يمكن أن تستفيد من أبحاث الفوتونيات

هناك مجموعة متنوعة من الشركات التي يمكنها الاستفادة من هذه الأبحاث لتحسين منتجاتها وخدماتها. شبكات الحوسبة السحابية ومراكز البيانات هما قطاعان واضحان سيشهدان ارتفاعًا كبيرًا في الإيرادات إذا تمكنوا من تنفيذ هذه التقنية. إليكم شركة واحدة في موقع مثالي لاستغلال هذه المعلومات.

Snowflake

دخلت Snowflake (SNOW ) سوق الحوسبة السحابية في عام 2012. يقع مقرها في مونتانا وتم تأسيسها بالمشاركة من قبل بينوا داجفيل، تييري كروانس، ومارسين زوكوفسكي لتوفير حوسبة سحابية عالية الأداء للسوق. اليوم، تلعب Snowflake دورًا حاسمًا في تمكين الشركات من تخزين البيانات، نقلها، ومعالجتها على السحابة.

تُعتبر Snowflake من قبل الكثيرين اختيارًا أساسيًا للأسهم بسبب التزامها بالابتكار، والخدمات المتقدمة، وموقعها. حصلت الشركة مؤخرًا على عناوين الصحف بفضل مبادرة ‘عقل واحد مليون + منصة واحدة’ التي تسعى إلى رفع مهارات ملايين العاملين على Aiby 2029.

تُعد Snowflake واحدة من أكثر الأسماء سمعة في قطاع الحوسبة السحابية. حاليًا، تتعامل مع أكثر من 4.2 مليار استعلام يوميًا ولديها أكثر من 10,000 عميل، بما في ذلك 800 شركة دخلت قوائم فوربس. يمكن لهذا الدعم وقاعدة العملاء أن يزيدا من الاهتمام بأسهم الشركة.

إذا تمكنت Snowflake من تنفيذ نظام تخزين فوتوني في مركز بيانات، فقد تشهد عوائد استثمارية ضخمة. سيشغل النظام مساحة أقل، ويتطلب طاقة أقل، وينتج حرارة أقل بكثير. بالإضافة إلى ذلك، ستحصل على عمر إعادة كتابة غير محدود مع القدرة على تقديم زمن استجابة أقل لعملائها. وبالتالي، قد يؤدي ذلك إلى زيادة الإيرادات.

الفوتونيات – استخدام الضوء للارتقاء بالحوسبة إلى المستوى التالي

قد تكون الفوتونيات ما يحتاجه العالم لفتح مستوى جديد من الفهم الحوسبي. توفر هذه التقنية طول العمر والاستدامة التي يسعى إليها المهندسون اليوم. وبالتالي، يرى الكثيرون أن هذه الأبحاث حاسمة لحركة الذكاء الاصطناعي. كل هذه العوامل تعني أن حركة الحوسبة الفوتونية جاءت في الوقت المناسب.

تعرف على مشاريع حوسبة أخرى رائعة هنا.

مرجع الدراسة:

^{1. Pintus, P., Dumont, M., Shah, V., et al. (2025). “الضوء المغناطيسي غير المتبادل المتكامل مع تحمل فائق للذاكرة الفوتونية داخل الذاكرة”. Nature Photonics, 19(1), 54–62. https://doi.org/10.1038/s41566-024-01549-1}