Достижения в вычислительной технике — от более быстрых процессоров до постоянно дешевеющих хранилищ данных обусловили новую эру развития искусственного интеллекта. Спрос на быстрые и энергоэффективные алгоритмы ИИ стимулируют инновации в разработке новых полупроводниковых чипов.
Компания Luminous Computing для своего стартапа привлекла 9 миллионов долларов от известных инвесторов и меценатов, таких как Билл Гейтс и Дару Хосровшахи (генеральный директор Uber) в надежде увеличить производительность работы ИИ с помощью своего чипа. Обычные полупроводниковые микросхемы используют проводимость электронов в своих схемах, чип Luminous для проведения вычислений будет использовать свет.
Сегодня промышленность повсеместно применяет ИИ. Яркий пример – использование его в автопилотах автомобилей или дронов. Однако, современные микросхемы недостаточно производительны и потребляют относительно много электроэнергии. Недостаток производительности вызывает значительные задержки в работе алгоритмов. И если в исследовательской работе длительные вычисления — это просто раздражающий фактор, то задержки в работе алгоритмов ИИ, например в автопилоте автомобиля, становятся попросту опасными.
Недостаток производительности современных процессоров является узким местом. Исследование, выполненное институтом OpenAI, показало, что объем вычислительной мощности, необходимой для обучения новых моделей искусственного интеллекта, удваивается каждые три с половиной месяца.
Генеральный директор Luminous Computing Маркус Гомес, отметил, что, несмотря на всю шумиху вокруг ИИ, ограничения производительности базового оборудования останавливают прогресс:
«Силиконовая долина пообещала нам новую реальность, основанную на искусственном интеллекте много лет назад, но мы все еще ждем ее появления».
Генеральный директор Luminous Computing Маркус Гомес
Ответ он видит в использовании света. Новый чип использует лазеры для излучения света через волноводы. Применяя разные цвета света можно одновременно передать несколько фрагментов данных, что многократно увеличивает производительность микросхем. Возможность быстрой передачи значительного объема данных означает, что оптические процессоры отлично подходят для обработки огромного количества вычислений, которые управляют алгоритмами искусственного интеллекта. При этом для работы требуется гораздо меньше энергии, чем классическим полупроводниковым микросхемам.
Текущий прототип чипа на три порядка эффективнее, чем существующие процессоры. Тем не менее, компания сталкивается с жесткой конкуренцией. Такие стартапы, как Lightelligence и Lightmatter также работают над оптическими чипами для использования их в области ИИ. Кроме того Intel активизирует исследования в этой области, что неизбежно приведет к выпуску новых оптических процессоров этим гигантом индустрии.
Другой проблемой является отсутствие периферии, необходимой для сопряжения оптических процессоров с реальными устройствами. Они нуждаются в лазерах, модуляторах и иной «обвеске», чтобы чип мог полноценно функционировать.
Однако, Билл Гейтс уверен, что основатели стартапа смогут преодолеть эти и другие препятствия, при этом компания, которая преодолеет узкие места производительности и энергоэффективности поможет раскрыть истинный потенциал искусственного интеллекта.
