Китай создает световые чипы для работы универсального ИИ, умнее человека

Новый чип, получивший название Taichi. Формируя большой пазл из аналогичных микросхем, он создает сложную и мощную вычислительную систему. При условии правильного масштабирования она будет достаточно мощной для обучения и запуска ИИ в будущем.

Смотрите также 4 причины использовать Microsoft Copilot вместо ChatGPT

Детали

AGI – это пока гипотетическая усовершенствованная форма искусственного интеллекта, которая будет столь же умной, как и человек, по своим когнитивным способностям. AGI может быть применим во многих дисциплинах, тогда как сегодняшние системы ИИ имеют очень узкую сферу применения.

Некоторые эксперты считают, что до появления таких систем еще много лет, и основным препятствием является узкое место в вычислительных мощностях, тогда как другие считают, что мы создадим агента с искусственным интеллектом уже в 2027 году. Первые шаги к этому уже сделаны.

В последние годы ученые начали достигать предела возможностей обычных электронных компонентов, особенно учитывая рост ИИ и огромное количество энергии, необходимой для обслуживания этих все более требовательных систем. Графические процессоры (GPU) стали ключевыми компонентами для обучения систем искусственного интеллекта, поскольку они лучше выполняют параллельные вычисления, чем центральные процессоры (CPU). Но, как утверждают ученые, необходимый уровень энергопотребления становится неустойчивым, поскольку системы становятся больше.

Компоненты на основе света могут стать одним из способов преодоления ограничений традиционной электроники, включая проблемы энергоэффективности. Не удивительно, что Китай взялся за эти исследования.

Что такое фотонные чипы и как они работают

В феврале ученые представили проект нового типа фотонного микрочипа, который использует фотоны, или частицы света, вместо электронов для работы транзисторов – крошечных электрических переключателей, которые включаются или выключаются при подаче напряжения. В целом, чем больше транзисторов в чипе, тем большую вычислительную мощность он имеет и тем больше энергии он требует для работы. Чипы на основе светодиодов гораздо менее энергоемкие и могут выполнять вычисления гораздо быстрее, чем традиционные чипы, поскольку они могут выполнять вычисления параллельно.

Современные архитектуры фотонных чипов для моделей ИИ состоят из сотен и тысяч параметров или обучающих переменных. Это делает их достаточно мощными для базовых задач, таких как распознавание образов, но большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, обучаются с использованием миллиардов или даже триллионов параметров. Агенту AGI, вероятно, понадобится на много порядков больше. Сегодня не существует готовых схем для построения AGI-системы.

В новом исследовании ученые разработали Taichi так, чтобы он работал так же, как и другие чипы на основе света, но его можно масштабировать гораздо лучше, чем конкурирующие разработки. Это объясняется тем, что он сочетает в себе несколько преимуществ существующих фотонных чипов - в том числе "оптическую дифракцию и интерференцию", которые являются способами манипулирования светом в компоненте.

Чтобы протестировать дизайн, исследователи "сшили" вместе несколько чипов Taichi и сравнили их архитектуру с другими чипами на основе света в ключевых областях.

• Их архитектура достигла масштаба сети в 13,96 миллиона искусственных нейронов - по сравнению с 1,47 миллиона в следующем по величине конкурирующем проекте - с показателем энергоэффективности 160,82 триллиона операций на ватт (TOPS/W).
• Следующий лучший результат, который они осветили в своей статье, был получен в результате исследования, опубликованного в 2022 году, в котором фотонный чип достиг 2,9 TOPS/Вт.
• Многие обычные нейронные процессоры (NPU) и другие чипы достигают значительно меньше 10 TOPS/Вт.

Исследователи также утверждают, что их архитектура на базе Taichi вдвое мощнее других фотонных систем, но они не приводят прямых результатов тестирования. В тестах они использовали распределенную сеть Taichi для выполнения задач, включая категоризацию и классификацию изображений, а также генерацию графического контента, как доказательство концепции, а не для сравнения производительности.

Taichi указывает на большой потенциал фотонных вычислений на чипе для обработки разнообразных сложных задач с большими сетевыми моделями, что позволяет применять оптические вычисления в реальной жизни,
– говорят инженеры.

Они ожидают, что Taichi "ускорит разработку более мощных оптических решений как критически важной поддержки базовой модели и новой эры AGI".

Если эта технология окажется жизнеспособной, Китай может получить в свои руки серьезное преимущество над западными разработками в сфере ИИ.