Chip na Pinapagana ng Liwanag Nagpapalakas ng AI na may 100x na Kahusayan

University of Florida Researchers unveiled a light-powered chip designed to push AI to new heights. The purpose-built microchip relies on photons rather than electrons to provide performance comparable to today’s most advanced options, while using only a fraction of the energy. Here’s how the light-powered chip could help to push AI technologies further than ever before.

Why AI Needs New Hardware Solutions

Habang nagiging kritikal ang mga AI system sa maraming pinaka-advanced na teknolohiya ngayon, patuloy na lumilitaw ang mga butas sa kasalukuyang estratehiya. Ang kasalukuyang pamamaraan ay nakasalalay sa patuloy na umuunlad na mga algorithm upang mapataas ang pagganap. Noon, epektibo ang estratehiyang ito dahil ang mga AI engineer ay maaaring bumuo ng mas mahusay at layuning dinisenyong mga algorithm upang mapabuti ang pagganap nang hindi nasasagupa ang mga hadlang sa hardware.

Computational Demand

Gayunpaman, ang ekosistema ng AI ngayon ay mukhang iba na, dahil hindi kayang sabayan ng hardware ang lumalaking pangangailangan sa komputasyon. Maging ang pinakamaliit na limitasyon sa teknolohiya, tulad ng oras na kinakailangan para sa mga electron na maglakbay sa isang chip, ay napatunayang mga hadlang sa pagpapalago ng pagganap ng AI.

Energy Consumption

Ang computational overhead na ito ay may kasamang karagdagang pangangailangan sa enerhiya. Kapag mas maraming chip ang ginagamit upang patakbuhin ang isang AI system, mas marami itong enerhiya na kinukunsumo. Ang pinaka-makapangyarihang AI system ngayon ay nangangailangan ng napakalaking data center na maaaring kumonsumo ng enerhiya na katumbas ng buong lungsod.

Scaling Limitations

Ang mga pangangailangang ito ay naglagay ng limitasyon sa scalability ng kasalukuyang AI system. Upang malampasan ang mga restriksiyong ito, kailangang bawasan ng mga AI engineer ang computational requirements ng mga AI task, dahil huminto na ang mga pagpapabuti sa bilis ng chip. Bilang bahagi ng estratehiyang ito, nagsimulang maghanap ang mga siyentipiko ng mga paraan upang bawasan ang pangangailangan sa komputasyon ng mga operasyon ng convolution.

Why Convolution Is So Power-Hungry in AI

Ang mga operasyon ng convolution ay isang mahalagang gawain na isinasagawa ng mga AI system. Ang terminong ito ay tumutukoy sa kung paano nakakakilala ng mga pattern ang mga neural network. Kapansin-pansin, ang convolution ay maaaring sumaklaw sa maraming pinagmulan, naghahanap ng mga pattern sa pamamagitan ng teksto, imahe, at video file. Ang prosesong ito ay isa sa mga pangunahing sangkap ng modernong AI, at ito ang pinaka-mataas na kumokonsumo ng enerhiya sa mga modernong sistema. Sa ilang AI system, umaabot hanggang ~90% ng kabuuang konsumo ng enerhiya sa convolution.

Light-Powered Chip Study

Ang pag-aaral¹ Near-energy-free photonic Fourier transformation for convolution operation acceleration¹ ay naglalahad ng isang disenyo ng photonic chip na nag-aalok ng mahusay, compact, at mababang latency na kakayahan sa convolution. Ang disenyo ay nag-iintegrate ng mikroskopikong optical components sa isang silicon chip, na nagbubukas ng pintuan para sa mas mabilis na pagproseso na may mas mababang pangangailangan sa enerhiya.

Photonic Joint Transform Correlator (pJTC)

Ang photonic joint transform correlator ay gumagamit ng laser light upang i-encode ang data at ipadala ito. Ang estratehiyang ito ay nagpapahintulot sa high-speed na kalkulasyon na maisagawa nang hindi gumagamit ng electronic na transmisyon ng data. Ang signal na naka-encode ng laser light ay ipinapadala at kinukuha sa pamamagitan ng mga espesyal na lente na dinisenyo upang manatiling malamig at mahusay.

Pinagmulan – Advanced Photonics

Fresnel Lenses

Dinisenyo ng mga inhinyero ang mikroskopikong napakapayat na lente upang maisakatuparan ang gawain na ito. Partikular, isang pares ng miniature Fresnel lenses ang inukit direkta sa chip. Ang mga lente na ito ay mas manipis kaysa sa hibla ng tao at kahawig ng disenyo ng mga ginagamit sa malalaking parola. Sa husay, ang kanilang nakatutok na disenyo ay nagpapahintulot na ituro nang tama ang mga transmisyon ng data na liwanag.

Fourier Transformation

Nagsisimula ang proseso kapag inilipat ng chip ang data sa laser light, na pagkatapos ay dinadala sa pamamagitan ng mga Fresnel lens. Ang mga lente ay nagrerehistro ng pattern ng liwanag at kino-convert ito sa digital na signal, na nagpapahintulot ng karagdagang mga gawain sa pagproseso. Ang estratehiyang ito ay nag-aalis ng mga pagkaantala dulot ng bilis ng electron at nagpapababa ng gastos sa pagpapatakbo ng mga sistemang ito habang nagbibigay ng natatanging functionality.

Wavelength Multiplexing

Ang tunay na pagtaas ng scalability ng chip na pinapagana ng liwanag ay nagmumula sa wavelength multiplexing. Ang Wavelength Multiplexing ay tumutukoy sa paggamit ng iba’t ibang kulay ng laser upang magsagawa ng parallel na kalkulasyon sa parehong chip. Ito ay karaniwang paraan upang mapabuti ang transmisyon ng data at imbakan sa iba pang media.
Ang pagsasama nito sa mga light-powered AI chip ay nagbubukas ng pintuan para sa makabuluhang pagtaas ng pagganap nang hindi pinapataas ang pangangailangan sa enerhiya. Partikular, ang chip na pinapagana ng liwanag ay nagbawas ng konsumo ng enerhiya ng 100x kumpara sa tradisyonal na AI chip na may katulad na pagganap.

Light-Powered Chip Test

Ang mga inhinyero ay nagsagawa ng ilang mga pagsubok upang patunayan na ang kanilang chip na pinapagana ng liwanag ay maaaring mag-alok ng de-kalidad na pagganap mula sa napakaliit na paggamit ng enerhiya. Isa sa mga unang pagsubok ay ang paggamit ng AI upang i-classify ang mga sulat-kamay na digit. Sinubukan din ng koponan ang pangangailangan sa enerhiya ng sistema at data throughput sa proseso. Ang kanilang mga resulta ay kahanga-hanga.

Performance Results of the Light-Powered Chip

Sa usapin ng pagganap, ang chip ay nag-aalok ng pagproseso ng data na katumbas ng mataas na pagganap ng mga tradisyunal na electronic chip. Partikular, nakamit nito ang 98% na katumpakan sa mga pagsusulit ng classification ng sulat-kamay. Ang mga resultang ito ay nanatiling pareho kahit na nagsimulang magdagdag ng mga pagkaantala sa oras ang mga inhinyero sa input signals.

Ang kakayahan ng multiplexing ng chip ay nagpakita ng maaasahang pagganap. Ang bagong arkitektura ay nag-alok ng pambihirang throughput at maaaring magsagawa ng mataas na antas ng kalkulasyon na may halos walang konsumo ng enerhiya. Ang mga pagsubok na ito ay nagbubukas ng pintuan para sa mga sustainable na data center na kayang mag-scale upang matugunan ang pangangailangan ng lumalaking industriya ng AI.

Swipe to scroll →

Light-Powered Chip Benefits

May mahabang listahan ng mga benepisyo na ipinakilala ng pag-aaral ng chip na pinapagana ng liwanag sa merkado. Una, ang disenyo nito ay nagbabawas ng computational complexity. Ang mga electron-based na chip ngayon ay gumagamit na ng mga atomic-scale na device na nangangailangan ng magastos na pamamaraan ng paggawa. Ang mga optical-based na chip ay nangangailangan ng mas kaunting komponent at nakakamit ang mas magagandang resulta.

Low-Latency

Nagtagumpay ang mga inhinyero sa kanilang layunin na lumikha ng light-based convolution accelerator na partikular na dinisenyo upang suportahan ang mga AI task. Ang kakayahan ng multiplexing waveguide ay nagbibigay sa chip ng kompetitibong pagganap at walang kapantay na kahusayan. Dahil dito, maaaring ito ang susi sa paglikha ng mas mabilis at mas kakayahang AI model sa hinaharap.

Efficiency

Kung nais ng mundo na matugunan ang layunin ng UN na net-zero carbon emissions, kailangan magtuon ng pansin sa pagbawas ng konsumo ng enerhiya. Ang disenyo ng chip na ito ay nagbabawas ng paggamit ng enerhiya ng hanggang 100x habang pinapanatili ang napakaliit na anyo. Kapansin-pansin, ang pag-aaral na ito ay nag-aalok ng unang AI-focused na photonic chip design na nakakamit ng makabuluhang pagganap nang hindi nangangailangan ng karagdagang kapangyarihan.

Scalability

Ang scalability ng estratehiyang ito ay walang kapantay. Habang dumarami ang mga data center sa buong mundo, tataas ang pangangailangan para sa mga energy-efficient na solusyon sa chip. Maaaring mapagaan ng estratehiyang ito ang mga limitasyon sa transmisyon sa pamamagitan ng sabay-sabay na pagproseso ng maraming data stream, na nagbubukas ng pintuan para sa mga low-energy na data center na itatayo sa hinaharap.

Light-Powered Chip Real-World Applications & Timeline:

May ilang aplikasyon para sa chip na pinapagana ng liwanag. Una, maaaring makatulong ang device na ito sa pagpapalakas ng pananaliksik at inobasyon sa hinaharap. Bilang unang pag-aaral na matagumpay na lumikha ng low-power, high-performance na AI-focused na photonic chip, ito ay kumakatawan sa isang napakalaking hakbang sa sustainability at scalability. Ang mga salik na ito ay maaaring direktang mag-translate sa mas makapangyarihang mga algorithm sa hinaharap.

Cloud Services

Makikita mo na ang mga chip na ito ay unang papasok sa mga data center. Ang mga malalaking lokasyong ito ay nasa sentro ng kasalukuyang teknolohikal na renaissance. Ang mga cloud service ay nangangailangan ng malalaking pasilidad na naglalaman ng libu-libong computer at maaaring mag-daisy chain sa iba pang lokasyon upang magbigay ng storage at computational power sa mga kliyente.
Ang chip na pinapagana ng liwanag ay magbabawas ng overhead at pangangailangan sa enerhiya para sa mga lokasyong ito, na nagdadala ng bagong panahon ng high-performance AI na may minimal na pangangailangan sa enerhiya. Ang pag-save ng enerhiya ay napakalaki na maaari mong asahan na maraming data center ang mag-convert sa mga photonic chip-based system kapag ito ay madaling magamit.

Communications

May ilang paraan kung paano makakatulong ang teknolohiyang ito na mapalakas ang komunikasyon sa pamamagitan ng paglutas ng mahahalagang problema tulad ng last-mile issues. Sa kasalukuyan, nag-integrate na ang mga inhinyero ng AI upang mapabuti ang mga sistema ng transmisyon ng data. Ngayon, ang mga komponent na ito ay mangangailangan ng mas kaunting enerhiya at maaaring i-link at patakbuhin nang parallel upang higit pang mapabuti ang processing power.

High-Performance Computing

Ang teknolohiyang ito ay makakatulong sa pagpapalakas ng mga high-performance computer ng bukas. Ang mga device na ito ay mag-iintegrate ng AI kasama ang iba pang teknolohiya tulad ng facial recognition at language translation upang mapabuti ang interaksyon ng tao at computer. Ang layunin ay gawing mas makapangyarihan ang computing habang ginagawang mas madaling maintindihan para sa mga bagong gumagamit.

Military

Nagsusuri na ang militar sa teknolohiyang ito. Ang pag-asa sa mga AI system para sa lahat mula sa detection ng banta hanggang sa pagpapalipad ng mga drone sa contested airspace ay naging karaniwan na. Dahil dito, ang mga sistemang ito ay patuloy na kailangang i-upgrade upang labanan ang mga kalaban. Kapansin-pansin, ang pagbawas ng pangangailangan sa kapangyarihan para sa mga AI system ay nagbubukas ng pintuan para sa maraming inobasyon, tulad ng mga natively based system na hindi nangangailangan ng komunikasyon sa mga centralized na opsyon upang gumana.

Medical

Patuloy na binabago ng AI ang sektor ng medisina. May ilang AI system na ginagamit ngayon na maaaring mag-detect ng mga sakit, tumulong sa pag-recover, magrekomenda ng mga paggamot, at magsagawa ng mga operasyon. Ang pinahusay na disenyo ng chip na ito ay maaaring makatulong sa pagsagip ng buhay sa pamamagitan ng paggawa ng mga medikal na komponent na mas ligtas at mas mahusay. Ang mga susunod na device ay maaaring mangailangan ng mas kaunting enerhiya, na magpapahintulot na tumakbo nang mas matagal at magbigay ng mas kapaki-pakinabang na tampok.

Wearables

Ang mga wearables ay isa pang industriya na makakakita ng malaking pagtaas sa pagganap sa pamamagitan ng integrasyon ng mga light-based chip. Ang mga chip na ito ay nagbibigay-daan sa mga designer na gumawa ng mas maliit, mas kakayahang device, at may mas kaunting pangangailangan sa baterya. Ang mga wearables na gumagamit ng mas kaunting enerhiya ay maaaring magkaroon ng mas maliit na baterya o karagdagang tampok, na nagdaragdag sa kanilang pagiging kapaki-pakinabang.

Timeline

Maaaring tumagal pa ng 3-5 taon bago maipakilala ng mga inhinyero ang kanilang chip na pinapagana ng liwanag sa merkado. May malaking pangangailangan para sa produkto. Gayunpaman, kailangan pa ng koponan na humanap ng mga industrial partner upang matulungan silang i-fine-tune ang kanilang disenyo at mga pamamaraan ng paggawa. Sa kabila ng anumang pagkaantala, ang pangangailangan para sa mga chip na ito ay napakataas, at malamang na mamumuhunan nang malaki ang mga AI company sa proyektong ito dahil sa inaasahang mga benepisyo.

Light-Powered Chip Researchers

Ang pag-aaral ng chip na pinapagana ng liwanag ay ginanap sa University of Florida kasama ang mga kalahok mula sa Florida Semiconductor Institute, UCLA, at George Washington University. Ang papel ay naglilista nina Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell L. T. Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta, at Volker J. Sorger bilang mga pangunahing kontribyutor sa gawain. Kapansin-pansin, ang pag-aaral ay bahagyang pinondohan ng Office of Naval Research.

Light-Powered Chip Future

Ang hinaharap ng chip na pinapagana ng liwanag ay mukhang maliwanag. Maaari mong asahan na ang gawaing ito ay magbubukas ng pintuan para sa mas maraming chip-based optics. Sa hinaharap, ang pamamaraan na ito ay maaaring maging industry standard para sa mga AI application, na magpapahintulot sa industriya ng AI na sumunod sa mga pangangailangan sa kapaligiran.

Investing in Artificial Intelligence

May ilang kumpanya na napatunayan ang kahalagahan sa pag-unlad ng susunod na henerasyon ng kakayahan ng AI. Kabilang sa mga kumpanyang ito ang lahat mula sa mga tagagawa ng chip hanggang sa mga developer ng AI algorithm at iba pa. Ang kanilang trabaho ay patuloy na nagdadala ng inobasyon at kamalayan para sa mga AI application. Narito ang isang kumpanya na nagkamit ng reputasyon para sa pagiging malikhain at dedikasyon sa paglutas ng ilan sa pinakamalaking problema ng AI.

NVIDIA

Ang Silicon Valley-based na NVIDIA (NVDA ) ay pumasok sa merkado noong 1993. Ang kumpanya ay itinatag nina Jensen Huang, Chris Malachowsky, at Curtis Priem upang magbigay ng high-end graphics processing units sa merkado. Ngayon, ito ang nangungunang provider ng GPUs at kinikilala bilang isa sa pinaka-innovative na AI firm na gumagana.

Ang NVIDIA ay palaging may makabagong espiritu. Mula sa paglulunsad ng NV1 graphics accelerator noong 1995, nakakita ang kumpanya ng lumalaking suporta mula sa consumer at investor. Noong 1999, nag-IPO ang kumpanya. Mas mababa sa isang taon, nakaseguro ito ng strategic partnership sa Microsoft (MSFT ) bilang graphics chip supplier para sa XBOX gaming system.
Noong 2019, nakuha ng NVIDIA ang Mellanox bilang bahagi ng mas malaking estratehiya nito upang mapabuti ang pagpasok nito sa data center sector. Ngayon, hawak nito ang dominanteng posisyon sa merkado ng data center service providers at nag-aalok ng ilan sa pinaka-reputable na graphics card at AI system na magagamit.

Latest NVDA (NVDA) Stock News and Performance

Light-Powered Chip | Conclusion

Ang pag-aaral ng chip na pinapagana ng liwanag ay nagbubukas ng pintuan para sa mas sustainable na hinaharap kung saan ang pagdagdag ng pagganap ay hindi palaging nangangahulugang pagtaas ng pangangailangan sa enerhiya. Ang chip na pinapagana ng liwanag ay nag-aalok sa mga engineer ng sulyap sa mas mahusay na paraan upang makamit ang AI-level na kalkulasyon nang hindi nilulunok ang mga power plant. Dahil dito at marami pang iba, ang koponang ito ay karapat-dapat sa isang standing ovation.
Alamin ang Iba pang Cool AI Tech Ngayon.

References:

^{1. Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell L. T. Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta, Volker J. Sorger. Near-energy-free photonic Fourier transformation for convolution operation acceleration. Advanced Photonics, 2025; 7 (05) DOI: 10.1117/1.AP.7.5.056007</sup}