Un chip alimentado por luz potencia la IA con una eficiencia 100 veces mayor

Investigadores de la Universidad de Florida presentaron un chip alimentado por luz, diseñado para impulsar la IA a nuevas cotas. Este microchip, diseñado específicamente para este propósito, utiliza fotones en lugar de electrones para ofrecer un rendimiento comparable al de las opciones más avanzadas actuales, consumiendo solo una fracción de la energía. Así es como este chip alimentado por luz podría impulsar las tecnologías de IA a un nivel sin precedentes.

Por qué la IA necesita nuevas soluciones de hardware

A medida que los sistemas de IA se vuelven cruciales para muchas de las tecnologías más avanzadas de la actualidad, siguen apareciendo fallas en la estrategia actual. El enfoque actual se basa en algoritmos en constante evolución para aumentar el rendimiento. Anteriormente, esta estrategia era eficaz porque los ingenieros de IA podían desarrollar algoritmos más eficientes y específicos para optimizar el rendimiento sin encontrar obstáculos de hardware.

Demanda computacional

Sin embargo, el ecosistema actual de IA es muy diferente, ya que el hardware no puede satisfacer las crecientes demandas computacionales. Incluso las limitaciones tecnológicas más pequeñas, como el tiempo que tardan los electrones en recorrer un chip, han demostrado ser factores limitantes para impulsar el rendimiento de la IA.

Consumo energético

Esta sobrecarga computacional también conlleva mayores requisitos energéticos. Cuantos más chips se utilicen para alimentar un sistema de IA, más energía consumirá. El sistema de IA más potente de la actualidad requiere centros de datos masivos que pueden consumir tanta energía como ciudades enteras.

Limitaciones de escala

Estos requisitos han limitado la escalabilidad del sistema de IA actual. Para superar estas restricciones, los ingenieros de IA necesitan reducir los requisitos computacionales de las tareas de IA, ya que las mejoras en la velocidad del chip se han estancado. Como parte de esta estrategia, los científicos han comenzado a buscar maneras de reducir la demanda computacional de las operaciones de convolución.

¿Por qué la convolución consume tanta energía en IA?

Las operaciones de convolución son una tarea crucial que realizan los sistemas de IA. Este término se refiere a la capacidad de las redes neuronales para identificar patrones. Cabe destacar que la convolución puede abarcar múltiples fuentes, localizando patrones en archivos de texto, imagen y video. Este proceso es uno de los componentes centrales de la IA moderna y el que más consume energía. Cabe destacar que, en algunos sistemas de IA, hasta aproximadamente el 90 % del consumo total de energía se debe a la convolución.

Estudio de chips alimentados por luz

El estudio¹ Transformación de Fourier fotónica casi libre de energía para la aceleración de operaciones de convolución¹  Se presenta un diseño de chip fotónico que ofrece capacidades de convolución eficientes, compactas y de baja latencia. El diseño integra componentes ópticos microscópicos en un chip de silicio, lo que facilita un procesamiento más rápido con menor consumo de energía.

Correlador de Transformación Conjunta Fotónica (pJTC)

Un correlador de transformación conjunta fotónica utiliza luz láser para codificar y transmitir datos. Esta estrategia permite realizar cálculos de alta velocidad sin utilizar transmisión electrónica de datos. La señal codificada por luz láser se envía y captura mediante lentes especiales diseñadas para mantener la temperatura y la eficiencia.

Fuente - Fotónica avanzada

Lentes Fresnel

Los ingenieros diseñaron lentes microscópicas ultrafinas para lograr esta tarea. En concreto, se grabaron directamente en el chip un par de lentes Fresnel en miniatura. Estas lentes son más delgadas que un cabello humano y su diseño es similar al de las utilizadas en los grandes faros. Su diseño enfocado les permite dirigir con precisión las transmisiones de datos de luz.

Transformación de Fourier

El proceso comienza cuando el chip convierte los datos en luz láser, que se dirige a través de las lentes de Fresnel. Las lentes registran el patrón de luz y lo convierten en una señal digital, lo que permite tareas de procesamiento adicionales. Esta estrategia elimina los retrasos debidos a la velocidad de los electrones y reduce los costos operativos de estos sistemas, a la vez que permite una funcionalidad única.

Multiplexación de longitud de onda

La verdadera mejora en la escalabilidad del chip alimentado por luz reside en la multiplexación de longitud de onda. Esta tecnología consiste en utilizar láseres de diferentes colores para realizar cálculos paralelos en el mismo chip. Es una forma común de mejorar la transmisión y el almacenamiento de datos en otros medios.

Su integración en los chips de IA alimentados por luz permite mejoras significativas en el rendimiento sin aumentar el consumo energético. En concreto, el chip alimentado por luz redujo el consumo energético 100 veces en comparación con los chips de IA tradicionales de rendimiento similar.

Prueba de chip alimentado por luz

Los ingenieros realizaron varias pruebas para demostrar que su chip, alimentado por luz, podía ofrecer un rendimiento excepcional con un consumo mínimo de energía. Una de las primeras pruebas consistió en usar la IA para clasificar dígitos escritos a mano. El equipo también evaluó el consumo de energía del sistema y el rendimiento de datos durante el proceso. Los resultados son impresionantes.

Resultados de rendimiento del chip alimentado por luz

En términos de rendimiento, el chip ofrece un procesamiento de datos comparable al de los chips electrónicos convencionales de alto rendimiento. En concreto, obtuvo una precisión del 98 % en las pruebas de clasificación de escritura a mano. Estos resultados se mantuvieron estables incluso después de que los ingenieros comenzaran a añadir retardos a las señales de entrada.

Las capacidades de multiplexación del chip demostraron un rendimiento fiable. La nueva arquitectura ofreció un rendimiento excepcional y pudo realizar cálculos de alto nivel con un consumo de energía prácticamente nulo. Estas pruebas abren la puerta a centros de datos sostenibles con capacidad de escalar para satisfacer las necesidades de la creciente industria de la IA.

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Beneficios de los chips alimentados por luz

El estudio de chips alimentados por luz introdujo al mercado una larga lista de beneficios. Por un lado, su diseño reduce la complejidad computacional. Los chips electrónicos actuales ya utilizan dispositivos a escala atómica que requieren costosos métodos de fabricación. Los chips ópticos requieren menos componentes y logran mejores resultados.

Baja latencia

Los ingenieros lograron crear un acelerador de convolución basado en luz, diseñado específicamente para tareas de IA. Las capacidades de multiplexación de la guía de ondas proporcionan al chip un rendimiento competitivo y una eficiencia inigualable. Por lo tanto, podría ser la clave para crear modelos de IA más rápidos y eficaces en el futuro.

Eficiencia

Para que el mundo alcance los objetivos de cero emisiones netas de carbono de la ONU, es necesario centrarse en la reducción del consumo energético. Este diseño de chip reduce el consumo energético hasta 100 veces, manteniendo un formato minúsculo. Cabe destacar que este estudio ofrece el primer diseño de chip fotónico centrado en IA que logra un rendimiento significativo sin requerir energía adicional.

Global

La escalabilidad de esta estrategia es inigualable. A medida que los centros de datos proliferan globalmente, aumentará la demanda de soluciones de chips energéticamente eficientes. Esta estrategia puede reducir los límites de transmisión al procesar múltiples flujos de datos simultáneamente, lo que facilita la construcción de centros de datos de bajo consumo energético en el futuro.

Aplicaciones reales y cronología de chips alimentados por luz:

El chip alimentado por luz tiene varias aplicaciones. Por un lado, el dispositivo podría impulsar la investigación y la innovación en el futuro. Al ser el primer estudio en crear con éxito un chip fotónico de bajo consumo y alto rendimiento centrado en la IA, representa un avance monumental en sostenibilidad y escalabilidad. Estos factores podrían traducirse directamente en algoritmos más potentes en el futuro.

Servicios en la nube

Verá cómo estos chips llegan primero a los centros de datos. Estas grandes ubicaciones son la base del renacimiento tecnológico actual. Los servicios en la nube requieren grandes ubicaciones que alberguen miles de computadoras y puedan conectarse en cadena con otras ubicaciones para proporcionar almacenamiento y potencia computacional a los clientes.

El chip alimentado por luz reducirá los gastos generales y la demanda energética de estas ubicaciones, marcando el comienzo de una nueva era de IA de alto rendimiento con un consumo energético mínimo. El ahorro energético es tan grande que se espera que muchos centros de datos se conviertan a sistemas basados ​​en chips fotónicos a medida que estén disponibles.

Comunicaciones

Esta tecnología puede ayudar a mejorar las comunicaciones de varias maneras, ayudando a resolver problemas cruciales como los de última milla. Los ingenieros ya han integrado la IA para ayudar a mejorar sistemas de transmisión de datosAhora, estos componentes requerirán menos energía y podrán conectarse y funcionar en paralelo para mejorar aún más la potencia de procesamiento.

Computación de alto rendimiento

Esta tecnología impulsará las computadoras de alto rendimiento del futuro. Estos dispositivos integrarán IA junto con otras tecnologías como el reconocimiento facial y la traducción de idiomas para mejorar la interacción persona-computadora. El objetivo es hacer que la computación sea más potente y, al mismo tiempo, menos confusa para los nuevos usuarios.

Militares

El ejército ya está estudiando esta tecnología. La dependencia de los sistemas de IA para todo, desde la detección de amenazas hasta el pilotaje de drones en espacios aéreos disputados, es ahora la norma. Por lo tanto, estos sistemas deberán actualizarse continuamente para combatir a los adversarios. Es fundamental que la reducción del consumo de energía de los sistemas de IA abra la puerta a muchas innovaciones, como los sistemas nativos que no requieren comunicación con opciones centralizadas para funcionar.

Médico

La IA continúa revolucionando el sector médico. Actualmente, existen varios sistemas de IA en uso que pueden... detectar enfermedades, Ayuda con recuperaciónRecomendar tratamientos y realizar cirugías. Este diseño mejorado de chip podría ayudar a salvar vidas al hacer que los componentes médicos sean más seguros y eficientes. Los dispositivos futuros podrían requerir mucha menos energía, lo que les permitiría funcionar durante más tiempo y ofrecer funciones más útiles.

Wearables

Los wearables son otra industria que experimentará importantes mejoras de rendimiento con la integración de chips basados ​​en luz. Estos chips permiten a los diseñadores crear dispositivos más pequeños, con mayor capacidad y con menor consumo de batería. Los wearables que consumen menos energía pueden tener baterías más pequeñas o funciones adicionales, lo que aumenta su utilidad.

Cronograma

Podrían pasar de 3 a 5 años antes de que los ingenieros puedan comercializar su chip alimentado por luz. Existe una demanda significativa del producto. Sin embargo, el equipo aún necesita buscar socios industriales que les ayuden a perfeccionar sus métodos de diseño y fabricación. A pesar de los retrasos, la demanda de estos chips es altísima, y ​​es probable que las empresas de IA inviertan fuertemente en este proyecto debido a sus beneficios previstos.

Investigadores de chips alimentados por luz

El estudio sobre chips alimentados por luz se realizó en la Universidad de Florida con participantes del Instituto de Semiconductores de Florida, la UCLA y la Universidad George Washington. El artículo menciona a Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell LT Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta y Volker J. Sorger como los principales contribuyentes al trabajo. Cabe destacar que el estudio fue financiado parcialmente por la Oficina de Investigación Naval.

El futuro de los chips alimentados por luz

El futuro de los chips alimentados por luz es prometedor. Se espera que este trabajo abra las puertas a más sistemas ópticos basados ​​en chips. En el futuro, este enfoque podría convertirse en el estándar de la industria para aplicaciones de IA, lo que permitirá que la industria de la IA se adapte a los requisitos ambientales.

Invertir en Inteligencia Artificial

Varias empresas han destacado por impulsar las capacidades de IA de próxima generación. Estas empresas incluyen desde fabricantes de chips hasta desarrolladores de algoritmos de IA, entre otras. Su trabajo continúa impulsando la innovación y el conocimiento de las aplicaciones de IA. Aquí presentamos una empresa que se ha consolidado como una empresa creativa y dedicada a resolver algunos de los mayores problemas de la IA.

NVIDIA

NVIDIA, con sede en Silicon Valley, entró en el mercado en 1993. La compañía fue fundada por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem para ofrecer unidades de procesamiento gráfico de alta gama. Hoy en día, es el proveedor líder de GPU y está reconocida como una de las empresas de IA más innovadoras en activo.

NVIDIA siempre ha tenido un espíritu innovador. Desde el lanzamiento de su acelerador gráfico NV1 en 1995, la compañía ha experimentado un creciente apoyo de consumidores e inversores. En 1999, la compañía salió a bolsa. Menos de un año después, selló una alianza estratégica con Microsoft como proveedor de chips gráficos para la consola de juegos XBOX.

En 2019, NVIDIA adquirió Mellanox como parte de su estrategia para mejorar su penetración en el sector de los centros de datos. Actualmente, ocupa una posición dominante en el mercado de proveedores de servicios de centros de datos y ofrece algunas de las tarjetas gráficas y sistemas de IA más prestigiosos del mercado.

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Chip alimentado por luz | Conclusión

El estudio del chip alimentado por luz abre la puerta a un futuro más sostenible donde aumentar el rendimiento no siempre implica aumentar la demanda energética. Este chip ofrece a los ingenieros una visión de una mejor manera de lograr cálculos de nivel de IA sin agotar las centrales eléctricas. Por esa razón y muchas más, este equipo merece una ovación de pie.

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Referencias:

^{1. Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell LT Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta, Volker J. Sorger. Transformada fotónica de Fourier casi libre de energía para la aceleración de operaciones de convolución. Fotónica Avanzada, 2025; 7 (05) DOI: 10.1117/1.AP.7.5.056007}