Новий чип, що отримав назву Taichi. Формуючи великий пазл із аналогічних мікросхем, він створює складну й потужну обчислювальну систему. За умови правильного масштабування вона буде достатньо потужною для навчання та запуску ШІ в майбутньому.

Дивіться також 4 причини використовувати Microsoft Copilot замість ChatGPT

Деталі

AGI – це поки що гіпотетична вдосконалена форма штучного інтелекту, яка буде настільки ж розумною, як і людина, за своїми когнітивними здібностями. AGI може бути застосований у багатьох дисциплінах, тоді як сьогоднішні системи ШІ мають дуже вузьку сферу застосування.

Деякі експерти вважають, що до появи таких систем ще багато років, і основною перешкодою є вузьке місце в обчислювальних потужностях, тоді як інші вважають, що ми створимо агента зі штучним інтелектом вже у 2027 році. Перші кроки до цього вже зроблені.

В останні роки вчені почали досягати межі можливостей звичайних електронних компонентів, особливо з огляду на зростання ШІ і величезну кількість енергії, необхідної для обслуговування цих все більш вимогливих систем. Графічні процесори (GPU) стали ключовими компонентами для навчання систем штучного інтелекту, оскільки вони краще виконують паралельні обчислення, ніж центральні процесори (CPU). Але, як стверджують вчені, необхідний рівень енергоспоживання стає нестійким, оскільки системи стають більшими.

Що таке фотонні чипи та як вони працюють

У лютому вчені представили проєкт нового типу фотонного мікрочипа, який використовує фотони, або частинки світла, замість електронів для роботи транзисторів — крихітних електричних перемикачів, які вмикаються або вимикаються при подачі напруги. Загалом, чим більше транзисторів у чипі, тим більшу обчислювальну потужність він має і тим більше енергії він потребує для роботи. Чипи на основі світлодіодів набагато менш енергоємні і можуть виконувати обчислення набагато швидше, ніж традиційні чипи, оскільки вони можуть виконувати обчислення паралельно.

Сучасні архітектури фотонних чипів для моделей ШІ складаються з сотень і тисяч параметрів або навчальних змінних. Це робить їх досить потужними для базових завдань, таких як розпізнавання образів, але великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, навчаються з використанням мільярдів або навіть трильйонів параметрів. Агенту AGI, ймовірно, знадобиться на багато порядків більше. Сьогодні не існує готових схем для побудови AGI-системи.

У новому дослідженні вчені розробили Taichi так, щоб він працював так само, як і інші чипи на основі світла, але його можна масштабувати набагато краще, ніж конкуруючі розробки. Це пояснюється тим, що він поєднує в собі кілька переваг існуючих фотонних чипів — в тому числі "оптичну дифракцію та інтерференцію", які є способами маніпулювання світлом у компоненті.

Щоб протестувати дизайн, дослідники "зшили" разом кілька чипів Taichi і порівняли їхню архітектуру з іншими чипами на основі світла в ключових областях.

  • Їхня архітектура досягла масштабу мережі в 13,96 мільйона штучних нейронів — у порівнянні з 1,47 мільйона у наступному за величиною конкуруючому проєкті — з показником енергоефективності 160,82 трильйона операцій на ват (TOPS/W).
  • Наступний найкращий результат, який вони висвітлили в своїй статті, був отриманий в результаті дослідження, опублікованого в 2022 році, в якому фотонний чип досяг 2,9 TOPS/Вт.
  • Багато звичайних нейронних процесорів (NPU) та інших чипів досягають значно менше 10 TOPS/Вт.

Дослідники також стверджують, що їхня архітектура на базі Taichi вдвічі потужніша за інші фотонні системи, але вони не наводять прямих результатів тестувань. У тестах вони використовували розподілену мережу Taichi для виконання завдань, включаючи категоризацію і класифікацію зображень, а також генерацію графічного контенту, як доказ концепції, а не для порівняння продуктивності.

Taichi вказує на великий потенціал фотонних обчислень на чипі для обробки різноманітних складних завдань з великими мережевими моделями, що дозволяє застосовувати оптичні обчислення в реальному житті,
– кажуть інженери.

Вони очікують, що Taichi "прискорить розробку більш потужних оптичних рішень як критично важливої підтримки базової моделі і нової ери AGI".

Якщо ця технологія виявиться життєздатною, Китай може отримати в свої руки серйозну перевагу над західними розробками у сфері ШІ.