Obliczenia, które płyną z prędkością światła
Zamiast krzemowych tranzystorów sterujących przepływem prądu, w nowych układach dane płyną w formie impulsów światła. Brak elektronów oznacza brak oporu, a co za tym idzie – minimalne wydzielanie ciepła i niewyobrażalnie niski pobór mocy. Klasyczne GPU Nvidia są jak ogromne, zatłoczone skrzyżowania – miliardy tranzystorów sterują ruchem elektronów, co pochłania ogromne ilości energii i generuje gigantyczną ilość ciepła, ale daje bardzo dużą elastyczność w działaniu i programowaniu.
Chipy fotoniczne działają zupełnie inaczej. Światło przechodzi przez specjalnie zaprojektowane, mikroskopijne tunele i soczewki, gdzie poprzez zjawisko interferencji wykonuje skomplikowane operacje matematyczne w sposób analogowy i niemal natychmiastowy. Mają niewielką elastyczność, ale ponieważ budowane są z myślą o wykonywaniu konkretnych operacji, są zarazem niezwykle szybkie i efektywne. Co ciekawe, ta technologia nie wymaga najnowocześniejszych fabryk półprzewodnikowych, które potrafią w procesie litografii tworzyć struktury wielkości kilku nanometrów – do produkcji fotonicznych układów wystarczą starsze, tańsze i bardziej dostępne procesy technologiczne.
ACCEL kontra LightGen, hybryda i układ optyczny
Pierwszy z chipów, ACCEL, jest dziełem naukowców z Uniwersytetu Tsinghua. To hybryda łącząca obwody optyczne i elektroniczne, a jego siłą nie jest uniwersalność, a specjalizacja. Osiąga on moc obliczeniową na poziomie 4,6 petaflopsów, w ściśle określonych zadaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów w ekstremalnie słabym oświetleniu. Drugi układ, LightGen, ma już konstrukcję czysto optyczną – stworzony został przez konsorcjum Uniwersytetu Tsinghua i Shanghai Jiao Tong i zawiera ponad 2 miliony fotonicznych analogów neuronów. Jego domeną działania jest sztuka generatywna – tworzenie obrazów, nakładanie stylów malarskich, usuwanie szumów czy manipulacja grafiką 3D. W tych konkretnych zadaniach potrafi być setki razy szybszy od konwencjonalnego GPU, jednocześnie zużywając jedynie ułamek energii.
Mimo potęgi optyki Nvidia wciąż śpi spokojnie
Czy to oznacza koniec ery potężnych kart graficznych w serwerowniach? Nie, a e każdym razie nieprędko. Główną barierą nie jest sama technologia, ale jej silnie wyspecjalizowany charakter. Chipy fotoniczne to analogowi wirtuozi – genialni w swojej niszy, ale bezradni poza nią. Nie nadają się do trenowania modeli językowych, nie przeprowadzą symulacji pogodowej. Procesory Nvidia są jak szwajcarskie scyzoryki – dobre (lub bardzo dobre) w niemal wszystkim. Mając GPU Nvidii i zapalniczkę McGyver zbuduje helikopter.
Czytaj też: OnePlus 15T nadchodzi. Mały flagowiec z gigantyczną baterią zmiecie konkurencję z planszy
Kluczową przewagą amerykańskiego giganta jest też ekosystem. CUDA, platforma programistyczna firmy, to lata rozwoju, dziesiątki tysięcy bibliotek i ogromna społeczność deweloperów. Przejście na obliczenia fotoniczne wymagałoby od podstaw zbudowania całego nowego środowiska programistycznego, co jest przedsięwzięciem niezwykle trudnym, a z kolei bez tego trudno liczyć na większe zainteresowanie.
Realistycznym scenariuszem nie jest więc zastąpienie uniwersalnych układów elektronicznych, tylko ich uzupełnienie. Można sobie wyobrazić hybrydowe serwery, gdzie tradycyjne GPU zarządzają ogólnymi zadaniami i trenują modele, a specjalistyczne, fotoniczne akceleratory odciążają je w konkretnych, najbardziej wymagających operacjach wizyjnych. To mogłoby znacząco obniżyć koszty i zużycie energii, nie wymagając aż tak daleko posuniętych zmian w oprogramowaniu. O tym jednak też można będzie mówić, gdy układy przestaną być prototypami i zaczną być gotowe na komercyjne wdrożenia.