Işığın Hızıyla Hesaplama: Silikon Fotoniği

Pennsylvania Üniversitesi mühendisleri, yapay zekâ (AI) eğitimi için gerekli karmaşık matematiği gerçekleştirmek üzere elektriğin yerine ışık dalgalarını kullanan bir çip geliştirdi. Bu yenilik, işlem hızını önemli ölçüde artırabilir ve cihazların enerji tüketimini azaltabilir.

Çalışma, Nature Photonics’te yayınlandı, bunun silikon fotoniği (SiPh) platformunda bir “ters tasarımlı düşük indeks kontrastlı yapı” olduğunu ve potansiyel olarak büyük ölçekli dalga tabanlı analog hesaplama platformlarını mümkün kıldığını gösteriyor.

Silikon fotoniği, bilgisayar çiplerinin seri üretiminde kullanılan bol miktarda bulunan ve ucuz bir element olan silikonu kullanarak, fotodetektörler, optik anahtarlar, optik dalga kılavuzları ve optik modülatörler gibi bileşenleri bir silikon alt tabakası üzerine entegre eder.

Bu çalışmadaki silikon fotonik (SiPh) çip, ışık kullanarak matematiksel hesaplamalar yapmak için malzemeleri nanoskopik ölçekte manipüle eder. Işık dalgalarının maddeyle etkileşimi, bugünkü çiplerin mevcut sınırlamalarını aşan bilgisayarların geliştirilmesini vaat ediyor.

“Güçlerimizi birleştirmeye karar verdik,” dedi H. Nedwill Ramsey Profesörü Nader Engheta, Elektrik ve Sistem Mühendisliği bölümünde Doçent Profesör olan Firooz Aflatouni’nin araştırma grubunun nanoskaleli silikon cihazlarını geliştirmesine işaret ederek.

Hedef, mevcut AI araçlarını güçlendiren sinir ağlarının geliştirilmesi ve işlevinde kullanılan vektör-matris çarpımını (VMM) gerçekleştirebilecek bir platform geliştirmek oldu.

Çalışmaya göre, ters tasarımlı SiPh metas yapıları elektromanyetik dalgalarla analog hesaplamaları verimli bir şekilde gerçekleştirirken, bunları büyük sayıda veri kanalını yönetebilecek şekilde ölçeklendirmek bir zorluk oluşturuyor. Bunu aşmak için ekip, genellikle ileri beslemeli ve düşük rezonanslı olan kompakt amorf lens sistemleri oluşturmak amacıyla 2B ters tasarım yaklaşımını benimsedi. Çalışma, 2×2 ve 3×3 matrisler için vektör‑matris çarpımını başarıyla gösterdi ve ayrıca 10×10 bir matris tasarladı.

Tekdüze bir yüksekliğe sahip silikon levha kullanmak yerine, ekip belirli bölgelerde silikonu seçici olarak inceltti. Bu yükseklik farklılıkları, çip üzerinden ışık iletimini kontrol etmeyi sağlıyor.

Bu farklılıklar dağıtıldığında, çip ışığı belirli desenlerde dağıtarak matematiksel hesaplamaları ışık hızıyla, yani mümkün olan en hızlı iletişim yöntemiyle gerçekleştirebiliyor.

Aflatouni’ye göre, bu tasarım, çipleri üreten ticari fabrika tarafından getirilen kısıtlamalar nedeniyle zaten ticari uygulamalara hazır. Ayrıca, tasarım potansiyel olarak grafik işleme birimlerinde (GPU’lar) kullanılmak üzere uyarlanabilir; bu, AI coşkusuyla birlikte büyük talep gören özel bir elektronik devredir. Aflatouni, Silikon Fotoniği platformunu bir eklenti olarak entegre ederek eğitim ve sınıflandırma süreçlerini hızlandırabileceğimizi belirtiyor.

Bununla birlikte, faydalar yalnızca hız ve enerji verimliliğiyle sınırlı kalmıyor; çip aynı zamanda gizliliği de artırıyor. Birçok hesaplamanın aynı anda gerçekleşmesine izin verildiği için, bilgisayarınızın çalışma belleğinde hassas bilgileri depolamaya gerek kalmıyor. Bu teknolojiyle çalışan bir bilgisayar temelde hacklenemez hâle geliyor. Aflatouni şöyle belirtti:

“Hiç kimse, var olmayan bir belleğe girerek bilgilerinize erişemez.”

ABD Hava Kuvvetleri Bilimsel Araştırma Ofisi’nin Çok Disiplinli Üniversite Araştırma Girişimi ve ABD Donanma Araştırma Ofisi’nden alınan bir başka hibe ile kısmen finanse edilen bu çalışma, son birkaç on yıldır geçerli olan prensipler altında çalışan mevcut çiplerin sınırlamalarını aşmayı hedefliyor. Ancak ışığın gücünden yararlanarak, bu yeni yaklaşım AI geliştirmesinin yeni nesline giden yolu açabilir.

Silikon Fotoniğinin Geniş Potansiyeli

Son birkaç on yılda, bu malzemenin araştırma ve geliştirme çalışmaları devam etti. Ancak son zamanlarda, hızlı ve verimli veri işleme talebinin artmasıyla Silikon Fotoniği (SiPh) dikkat çekti.

Bu artan ilgi, silikon fotoniğinin küresel pazar büyüklüğünün 2022’de 1,29 milyar dolar olarak değerlenmesine ve Grand View Research’e göre bu on yılın sonuna kadar %25,8’lik bir YBÖ (yıllık bileşik büyüme oranı) ile büyümesi öngörülmektedir. Bu büyüme, daha yüksek veri aktarım hızları ve bant genişliği yoğun uygulamalara duyulan ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır.

SiPh, ekonomik verimliliği ve yüksek entegrasyon yoğunluğu sayesinde burada mükemmel bir platformdur. Ayrıca, SiPh’in elektronik üretimle uyumlu olması nedeniyle, SiPh Fotonic Entegre Devreler (PIC’ler) mevcut fabrika altyapısı kullanılarak üretilebilir. SiPh, tasarım ve üretim ölçeklenebilirliği açısından CMOS’a benzer şekilde, yüzlerce hatta binlerce cihazı karmaşık PIC’lere entegre etme potansiyeline sahiptir; bu da fotoniğin ve bilişimin kesişiminde yeni uygulamaların ortaya çıkmasını sağlar.

Dolayısıyla, yüksek hızlı iletimi, yüksek entegrasyon yoğunluğu, mükemmel optik özellikleri, düşük güç tüketimi ve nispeten ucuz üretimi sayesinde Silikon Fotoniği, çeşitli alanlarda değerli bir teknoloji haline gelmiştir.

Örneğin, otonom sürüş ve endüstriyel otomasyon için LiDAR’da silikon fotoniğinin uygulanması üzerine araştırmalar devam etmektedir. LiDAR, çevre hakkında kritik bilgi analiz etmek ve iletmek için radyo frekansı (RF) sinyalleri yerine yüzeylerden yansıyan ışığı kullanır.

Ayrıca, silikon fotoniği, bir sinyalin iletimi ve iletilen optik sinyalin alınmasıyla çevresel ortamın özelliklerini belirlemeye yardımcı olabilecek algılama (örneğin optik algılama) için kullanılabilir. Bu, sağlık uygulamaları ve tüketici sağlık giyilebilir cihazları için faydalı olabilir.

Otonom araçlar ve algılamanın yanı sıra, silikon fotoniğinin telekomünikasyon, kuantum iletişimi, biyomedikal, uzay, astronomi ve AR/VR alanlarında da kullanımı araştırılmıştır. Silikon fotoniği, tam entegrasyon ve büyük ölçekli optik kuantum bilgi işleme konusunda da umut vaat etmektedir.

Daha sonra AI var; bu, yüksek performanslı bilgi işlem gerektirir. AI çılgınlığı yeni zirvelere ulaşırken ve daha da büyümesi beklenirken, çip endüstrisi yenilik ihtiyacını acil bir şekilde karşılamak zorunda. Tek bir çipte daha fazla transistör yerleştirerek işlem gücünü ve enerji verimliliğini önemli ölçüde artırmak için yoğun bir şekilde çalışıyor. Bu tür iyileştirmeler, AI algoritmalarını daha doğru, hızlı ve maliyet etkin bir şekilde eğitmek ve çalıştırmak için kritik öneme sahiptir.

Yarı iletken yarışını kazanma çabasıyla, Çin bile hesaplama hızının daha hızlı ve bilgi kapasitesinin daha büyük olması nedeniyle fotonik çip üretim hattı kuruyor; bu, mevcut silikon tabanlı çiplere göre çok daha yüksek olacak.

AI İçin Oyun Değiştirici

AI çılgınlığı yavaşlayacağına dair hiçbir işaret göstermiyor. Bu yeni teknolojik dalga, birçok sektörü devrim niteliğinde dönüştürecek ve geleceği şekillendirecek güçlü bir güç olarak ortaya çıktı. AI, günlük yaşamımızın ayrılmaz bir parçası haline gelirken ve veri yoğun uygulamalar karmaşıklık kazanırken, şirketlerden hükümetlere, kurumlardan bilim insanlarına kadar herkes bunu daha verimli hale getirmenin yollarını arıyor.

Bu durum, insanları derin sinir ağları tarafından gerçekleştirilen karmaşık ve maliyetli hesaplamalarla başa çıkmak için en umut verici teknolojilerden biri olan silikon fotoniğine yönlendiriyor; bu, bir modelin performansını daha doğru hale getiren makine öğrenimi algoritmalarının bir alt kümesidir. Derin ağlar, matematiksel ilişkileri içeren katmanlardan oluşur.

Bu kadar karmaşıklıkla birlikte, silikon fotoniği performans ve maliyet verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir; bu da AI ve makine öğrenimi uygulamalarının işlevini iyileştirir. AI/ML dünyası, verilerin hızlı bir şekilde değiş tokuş edilmesini, mümkün olduğunca az enerji tüketilmesini ve aynı zamanda yüksek hesaplama yoğunluğunu korumasını gerektirir.

Burada, silikon fotoniği, bilgi işlem birimleri arasında daha iyi iletişim sağlar. Malzeme ayrıca, AI/ML uygulamaları içinde nispeten kısa mesafelerde verileri verimli bir şekilde aktarmak için kısa menzilli optik bağlantıların kullanılmasına olanak tanır. Verilerin hızlı iletimi, gerçek zamanlı karar alma için hayati öneme sahiptir.

Bu şekilde, silikon fotoniği AI sistemlerinin genel etkinliğine ve performansına katkıda bulunur. Bu malzemeyi kullanarak şirketler, daha büyük hesaplama yeteneklerinin kilidini açabilir ve daha doğru, daha duyarlı sonuçlar elde edebilir.

Silikon fotoniği, bu devrelerin geleneksel elektronik devrelere göre daha hızlı olabilme yeteneği nedeniyle özellikle bilgi işlem için uygundur. Ayrıca, optik işlemeleri doğası gereği paraleldir; bu da aynı anda birden fazla eylemi gerçekleştirmeyi mümkün kılar.

Silikon fotoniği, temel bileşenlerin çok sayıda kombinasyonda bir araya getirilerek çok karmaşık devreler inşa edilmesini sağlar; bu da belirli uygulamalara yönelik gelişmiş sistemlerin oluşturulmasına olanak tanır.

Gördüğümüz gibi, silikon fotoniğinin AI’deki geleceği parlak; çünkü AI algoritmalarını dönüştürme ve AI sistemlerinin yeteneklerini daha da artırma potansiyeline sahip. Kesinlikle silikon fotoniği için ilginç bir zaman.

Yapay zekâya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.

Popüler Çip Üreticilerine Bir Bakış

Şimdi, çip üretim işinde öne çıkan birkaç isme bir göz atalım:

#1. NVIDIA Corporation

Çip endüstrisinin lideri Nvidia, şu anda ABD borsa piyasasının üçüncü en değerli şirketidir. Sonuçta, AI çip pazarının yaklaşık %80’ine sahiptir. Hisseleri 793,50 $’dan işlem görürken, şirket 1,95 trilyon $ piyasa değerine ulaşmıştır.

Nvidia hisseleri çılgınca yükseliyor ve yılbaşından bu yana %58,6 artış gösterdi. Şirketin EPS (TTM) 11,93, P/E (TTM) 65,84 ve ROE (TTM) %69,17’dir. Ayrıca %0,02 temettü getirisi ödemektedir.

As demand surges worldwide across industries and nations, Nvidia reported its fourth-quarter results, with revenue more than tripling to $22.1 billion. According to CEO and co-founder Jensen Huang:

“Accelerated computing and generative AI have hit the tipping point.”

Çiplerine artan talep, şirketin birinci çeyrek gelirinde %233 büyüme öngörmesine yol açtı. Şirketin H100 veri merkezi çipi, AI alanında liderliğini sürdürmesine yardımcı oluyor. Bu çip, büyük miktarda veri ve hesaplamayı yüksek hızlarda işlemek üzere optimize edilmiştir; bu da AI modellerinin eğitiminde güç yoğun görevler için mükemmel bir çözüm sunar.

NVIDIA Corporation (NVDA) hakkında yatırım yapmayı öğrenmek için buraya tıklayın.

#2. Intel Corporation

ABD merkezli çip üreticisi, diğer şirketler için çip tasarımları üreten fabrika işini genişleterek geri dönüş yapıyor. Microsoft, şirketi yüksek kaliteli yarı iletkenlerini üretmek ve “batı üretimini ölçekli olarak yeniden inşa etmek” için seçti.

Çip, Intel’in 18A düğümünü kullanacak şekilde tasarlanacak; bu üretim süreci yarı iletkenleri daha küçük ve daha enerji verimli hâle getirir. “Intel, ülkenin şampiyon çip şirketidir,” dedi ABD Ticaret Bakanı Gina Raimondo; Google, OpenAI ve LLM’ler geliştiren diğerlerinin önümüzdeki yıllarda “akıl almaz” bir yarı iletken hacmine ihtiyaç duyacağını belirtti.

Yazı itibarıyla, Intel hisseleri 43,12 $’dan işlem görmekte ve yılbaşından bu yana %14,47 düşüş göstermektedir; bu da şirketin piyasa değerini 181,7 milyar $’a getirir. EPS (TTM) 0,38, P/E (TTM) 113,46 ve ROE (TTM) %1,63’tür. Ayrıca %1,16 temettü getirisi ödemektedir. Intel CEO’su Pat Gelsinger’e göre:

“AI çiplerine olan genel talep, önümüzdeki birkaç yıl boyunca doyumsuz görünüyor.”

#3. Samsung

Güney Kore merkezli teknoloji devi, diğer çip üreticileri üzerinde bir avantaj elde etmek için 2nm çip teknolojisini piyasaya sürmeyi planlıyor. Samsung’un Foundry Forum (SFF) planına göre, şirket 2025’te mobil uygulamalar için 2nm sürecini büyük ölçekli olarak üretmeye başlayacak ve bir yıl sonrasında yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarına geçecek, ardından otomotiv sektörüne yönelcek. Bir yıl daha sonra Samsung’un 1,4nm süreci başlatması bekleniyor.

Şirketin piyasa değeri 373 milyar $ ve hisseleri 1.373 $’dan işlem görüyor. Samsung’un PE Oranı (TTM) 14,25, EPS (TTM) 96,44 ve %1,98 temettü getirisi var. 2023’ün dördüncü çeyrek finansal raporunda, Samsung, fabrika bölümünün Japon AI girişimi Preferred Networks (PFN) ile 2nm AI çipleri için bir anlaşma sağladığını belirtti; PFN daha önce Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) ile çalışmıştı.

Çip üreticisi ayrıca Arm ile iş birliği yaparak en gelişmiş çip üretim süreci teknolojisi GAA üzerinde Cortex-X çekirdeğini optimize etmeye çalışıyor. Geçen yılın sonlarında Samsung, müşterisi olarak Nvidia’ya meydan okumayı hedefleyen Tenstorrent ile de anlaşma imzaladı.

Sonuç

AI’deki ilerlemeler, artan bilgi işlem gücü talebini tetikledikçe, silikon fotoniği, standart yarı iletken üretim süreçlerini kullanarak silikon üzerinde fotonik bileşenlerin üretimini mümkün kılarak gecikmeyi azaltma ve verimliliği artırma potansiyeline sahip umut verici bir teknoloji olarak ortaya çıktı.

Silikon fotoniğinin birçok avantajı olsa da, elektronik çiplerin yerini yakın gelecekte almayacak. Bunun nedeni, silikon fotoniğinin yeteneklerinin dar bir alana odaklanmış olması ve bu yetenekleri optimize etmek için yazılım geliştirme açısından teknik engellerin bulunmasıdır. Bu yüzden, silikon fotoniğinin yaygınlaşması biraz zaman alacak, ancak bu teknoloji henüz yeni bir başlangıç aşamasında ve AI teknolojisinin ilerleme hızı göz önüne alındığında bu süreç kesinlikle hızlandırılabilir.

Kuantum bilgisayarların mevcut durumu hakkında bilgi almak için buraya tıklayın.