中国の科学者たちは、NvidiaのトップAIハードウェアよりも100倍以上の速度とエネルギー効率を備えた光学コンピューティングチップを発表しました。特に、写真やビデオを作成するなどの生来のAIタスクでは、LightGenという名前のチップは、上海交通大学とThanh Hoa大学の研究グループによって開発されました。
LightGenは、複雑な人工知能作業量を処理するために光の速度を活用しています。コンパクトなチップに、研究チームは200万個以上の光子を統合し、システムが3Dシーンを含む高解像度画像とビデオの合成を生成できるようにしました。
この研究は、上海交通大学のチェン・イトン教授が主導し、Science誌に掲載されました。
チェン・イトン氏は、LightGenは拡張され続け、高度なチップアーキテクチャを日常の複雑なAIアプリケーションに接続するための新しい道をもたらすことができると述べています。パフォーマンスを低下させることなく、同時に、持続可能なAIを目指して、大きなレベルで優れた速度とパフォーマンスを達成します。
AIが急速に発展し、画像とビデオの作成能力がますますリアルになる状況では、非常に大きな計算能力と多くのエネルギー消費が求められます。これにより、従来の電子チップが徐々に限界に達しているため、科学者たちは光学コンピューティングを探しています。通常のコンピューターとは異なり、電子回路を使用し、光学コンピューティングはレーザークレームを使用して情報を処理し、迅速な応答と電力消費を削減します。
以前は、光学システムは、アーキテクチャと訓練アルゴリズムの制約により、複雑な生成AIタスクに苦労していました。LightGenグループは、新しいアーキテクチャ、新しい訓練アルゴリズム、および高い統合密度という3つの重要な問題を解決することに焦点を当てました。彼らは、データの効率的な流通、圧縮、および迅速な情報再変換を支援する「光学的潜在空間」を構築しました。
研究グループはまた、監視なしの訓練アルゴリズムを開発しました。巨大なタグ付けデータセットを必要とせず、チップは人間の学習プロセスと同様の統計法則を学習できます。
LightGenは、3.7×104 TOPSの計算速度と、1ワットあたり6.64×102 TOPSのエネルギー効率を達成し、Nvidia A100などの主要な電子チップをはるかに上回っています。科学者たちは、LightGenが生み出すAIハードウェアに大きな変化をもたらし、同時にこの業界のエネルギー消費圧力を軽減できると見ています。
