Генеративный ИИ на фотонах: Китай показал превосходство над GPU Nvidia в узкоспециализированных задачах. nvidia.. nvidia. Блог компании BotHub.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. научно-популярное.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. научно-популярное. оптические вычисления.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. научно-популярное. оптические вычисления. фотонный процессор.. nvidia. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. научно-популярное. оптические вычисления. фотонный процессор. центры обработки данных.
Генеративный ИИ на фотонах: Китай показал превосходство над GPU Nvidia в узкоспециализированных задачах - 1

Китайские исследовательские институты представили новые фотонные чипы для искусственного интеллекта, которые, по заявлениям разработчиков, значительно превосходят традиционные графические процессоры (GPU) в определенных условиях. Чипы демонстрируют существенный прирост скорости и энергоэффективности при выполнении узкоспециализированных задач генеративного ИИ, таких как синтез изображений, генерация видео и обработка изображений.

Утверждается, что в некоторых задачах скорость новых чипов в 100 раз выше, чем у GPU Nvidia, включая широко используемый ускоритель A100. При этом важно, что речь идет о лабораторных испытаниях, а не о коммерческом применении.

Принципиальное отличие новых чипов заключается в использовании фотонов вместо электронов для вычислений. GPU Nvidia используют схемы, где электроны перемещаются через транзисторы для выполнения программируемых инструкций. Такой подход обеспечивает гибкость, но приводит к высокому энергопотреблению и тепловыделению. Фотонные чипы же используют световую обработку сигналов, где фотоны заменяют электроны, что позволяет достичь параллелизма за счет оптической интерференции, а не последовательного цифрового выполнения.

Один из представленных чипов, ACCEL, разработан в Университете Цинхуа как гибридная система, сочетающая фотонные компоненты с аналоговой электронной схемой. Чип работает с использованием старых техпроцессов, при этом достигая высокой теоретической пропускной способности, измеряемой в петафлопсах (единица измерения производительности компьютеров, равная одному квадриллиону операций с плавающей запятой в секунду). ACCEL предназначен для задач, требующих фиксированных математических преобразований и строго контролируемых шаблонов, таких как распознавание изображений и обработка изображений.

Вторая система, LightGen, разработана в сотрудничестве между Шанхайским университетом Цзяо Тун и Университетом Цинхуа. LightGen представляет собой полностью оптический вычислительный чип, содержащий более двух миллионов фотонных нейронов. Он способен выполнять задачи генерации изображений, шумоподавления, трехмерной реконструкции и переноса стилей. Экспериментальные результаты показывают, что LightGen демонстрирует прирост производительности более чем на два порядка по сравнению с ведущими электронными ускорителями, но только в ограниченных условиях.

Разработчики подчеркивают, что новые чипы не являются заменой GPU для общих вычислений, обучения больших моделей или выполнения произвольного программного обеспечения. Они представляют собой специализированные решения, предназначенные для узких категорий вычислений, и показывают исключительные результаты, когда задачи тщательно адаптированы к возможностям оборудования.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник

Автор: MrRjxrby

Источник

Rambler's Top100