Китайські науковці заявили про значний прорив у сфері обчислень для штучного інтелекту. За даними дослідників, нові фотонні AI-чипи, розроблені в Китаї, здатні перевершувати провідні графічні процесори NVIDIA більш ніж у 100 разів за швидкістю та енергоефективністю – щоправда, лише в чітко визначених типах завдань.
Йдеться не про універсальну заміну класичних GPU, а про альтернативну архітектуру, оптимізовану під вузькі сценарії, зокрема генерацію зображень і відео.
Чому GPU NVIDIA залишаються стандартом
Сучасні AI-системи переважно працюють на графічних процесорах NVIDIA, зокрема на моделях на кшталт NVIDIA A100, які використовують електрони, що проходять через транзистори та виконують інструкції послідовно. Така архітектура забезпечує високу гнучкість, підтримку різних програм, роботу з пам’яттєво інтенсивними обчисленнями й навчання великих AI-моделей, однак водночас потребує значних енергоресурсів, супроводжується сильним тепловиділенням і вимагає дорогих передових виробничих процесів.
Фотони замість електронів: у чому суть прориву
Нові китайські AI-чипи працюють за принципово іншою архітектурою: замість електронів вони використовують фотони, а обчислення виконуються через оптичну інтерференцію, що забезпечує надзвичайно високу швидкість, низьке енергоспоживання та мінімальне теплове навантаження. Водночас така ефективність досягається ціною універсальності – подібні чипи не виконують традиційний програмний код і призначені лише для вузькоспеціалізованих обчислювальних завдань.
Попри вражаючі показники продуктивності, дослідники підкреслюють, що фотонні чипи є вузькоспеціалізованими аналоговими системами, а не універсальними процесорами. Вони не призначені для навчання моделей, не працюють із пам’яттєво складними операціями та не можуть замінити GPU чи CPU у повсякденних пристроях. Іншими словами, якщо класичні GPU можна порівняти з програмованим калькулятором, то фотонні чипи – це інструменти, оптимізовані під конкретні, заздалегідь визначені задачі.
