Sztuczna inteligencja, chmura, superkomputery i centra danych potrzebują nie tylko nowych układów, ale też energii, chłodzenia, miejsca i sposobu na przerzucanie danych bez zamieniania każdego kolejnego serwera w grzejnik. Opisywałem to już przy fotonicznym procesorze dla AI, neuromorficznych komputerach wykorzystujących światło, a temat powracał przy pytaniu o koszt środowiskowy usług takich jak ChatGPT. Właśnie dlatego najnowsze prace MIT w ramach programu FUTUR-IC są ciekawe, bo naukowcy próbują rozwiązać jeden z tych problemów, które mogą zdecydować o tym, czy przyszłe komputery w ogóle będzie dało się sensownie skalować.
MIT nie buduje tu “świetlnego procesora”. Chodzi o coś subtelniejszego
W uproszczeniu cała sprawa dotyczy połączenia elektroniki z fotoniką. Elektronika nadal świetnie nadaje się do wykonywania obliczeń, bo tranzystory są tanie, dopracowane i produkowane w niewyobrażalnej skali. Problem zaczyna się wtedy, gdy dane trzeba bardzo szybko przesyłać pomiędzy układami, elementami pakietu albo całymi blokami obliczeniowymi. Tam elektrony coraz częściej pokazują swoje ograniczenia, bo wraz ze wzrostem szybkości rosną straty, opóźnienia, grzanie i koszt energetyczny komunikacji.
Czytaj też: Koniec procesorów jakie znamy? Chiny dokonały czegoś niesamowitego jako pierwsze na świecie
Światło ma w tym miejscu naturalną przewagę. Komunikacja optyczna potrafi przenosić ogromne ilości danych przy niższym zużyciu energii, dlatego od dawna wykorzystujemy światłowody w sieciach. Marzenie jest więc proste tylko na poziomie sloganu, bo skoro światło świetnie sprawdza się w przesyłaniu danych między odległymi punktami, to czemu nie wprowadzić go głębiej do samego komputera? Czemu nie pozwolić elektronom liczyć, a fotonom się komunikować?
MIT opisuje to wprost jako założenie programu FUTUR-IC. Wedle niego elektronika ma odpowiadać głównie za obliczenia, a fotonika za komunikację, żeby ograniczyć energetyczny kryzys infrastruktury obliczeniowej. Problem polega na tym, że połączenie klasycznych chipów z układami fotonicznymi w jednym pakiecie nadal jest trudne, kosztowne i przemysłowo niedojrzałe. Właśnie w tym miejscu zaczyna się prawdziwa wartość nowych rozwiązań.
“Optyczne kulki lutownicze” brakującym elementem
Najważniejszy fragment tej historii nie dotyczy samego światła, lecz sposobu, w jaki to światło ma przechodzić między elementami układu. W dzisiejszej elektronice chipy łączy się za pomocą mikroskopijnych metalowych połączeń. Dla elektronów są one czymś w rodzaju standardowego, produkcyjnego języka komunikacji między częściami pakietu, a fotonika przez długi czas nie miała równie wygodnego odpowiednika.
MIT pokazuje teraz kilka typów sprzęgaczy optycznych, które można traktować jako pierwsze odpowiedniki takich “optycznych połączeń”. Zamiast przenosić sygnały elektryczne, mają one przenosić światło między komponentami fotonicznymi i elektroniczno-fotonicznymi. Jest to niby mały detal, ale właśnie takie detale decydują, czy technologia zostanie laboratoryjną ciekawostką, czy zacznie mieć sens w fabryce.
W ramach FUTUR-IC pojawiły się dwa nowe rozwiązania, które mają tworzyć coś, czego fotonice brakowało, bo zestaw różnych metod łączenia optycznego. Nie istnieje bowiem jeden idealny wariant dla każdego zastosowania. Tak też nowy sprzęgacz GRIN ma działać w szerszym zakresie długości fal, więc daje większą elastyczność przy różnych sygnałach optycznych. Sprzęgacz ewanscentny jest za to łatwiejszy do wykonania i może być upakowany gęściej, co ma znaczenie tam, gdzie potrzeba bardzo wielu połączeń na małej powierzchni.
Petabit na sekundę robi wrażenie…
W materiałach wokół tych badań pojawia się cel przekroczenia jednego petabita na sekundę, czyli około 125 TB/s, kiedy aktualnie najszybsze dyski SSD przekraczają poziom sekwencyjnych operacji rzędu 10000 MB/s. MIT na stronie FUTUR-IC opisuje jednak jeszcze ambitniejszy cel dla całego pakietu, bo mowa tam o około 10 Pbit/s (1,25 PB/s) do 2030 roku zamiast 2038 roku. Dla mnie ważniejsze jest dziś jednak inne pytanie, bo ile energii trzeba będzie zapłacić za każdy przesłany bit?
Międzynarodowa Agencja Energetyczna szacuje, że centra danych zużyły w 2024 roku około 415 TWh energii elektrycznej, czyli około 1,5 procent globalnego zużycia. W scenariuszu bazowym do 2030 roku ma to wzrosnąć do około 945 TWh, a więc poziomu bliskiego podwojeniu i odpowiadającego niecałym 3 procentom światowego zapotrzebowania na prąd.
Współczesne systemy obliczeniowe coraz częściej nie cierpią tylko przez brak surowej mocy, lecz przez koszt przenoszenia danych. AI, HPC, symulacje naukowe, modele językowe i ogromne bazy danych nie są pojedynczym mózgiem zamkniętym w jednym chipie. Są rozproszonym organizmem, w którym informacje bez przerwy krążą między pamięcią, akceleratorami, procesorami, siecią i magazynami danych.
Dlatego sama przepustowość bez efektywności energetycznej nie wystarczy. Można zbudować potężniejszą serwerownię, ale jeśli każdy skok wydajności wymaga nieproporcjonalnie większego poboru prądu, to kończymy nie z rewolucją, lecz z rachunkiem, którego trzeba będzie zapłacić.
… ale największa przeszkoda leży w produkcji
W takich historiach zawsze najbardziej niepokoi mnie przejście od demonstratora do przemysłu. Laboratorium może pokazać coś fascynującego, ale fabryka półprzewodników jest zupełnie innym światem. Dlatego szczególnie istotne jest twierdzenie, że rozwiązania FUTUR-IC mają korzystać z istniejącego zaplecza produkcji półprzewodników. MIT zwraca też uwagę, że samo pakowanie fotoniki jest jednym z głównych hamulców tej dziedziny, a FUTUR-IC wskazuje, że w fotonice zintegrowanej może to odpowiadać nawet za 80 procent kosztu modułu. Innymi słowy, samo poprawienie sprzęgania światła między elementami może być próbą obniżenia jednej z najdroższych barier wejścia.
Czytaj też: Komputery przyszłości mogą rosnąć w górę. Naukowcy znaleźli sposób na procesorowy wieżowiec
Ciekawy jest też mniej medialny fragment programu FUTUR-IC. Obok sprzęgaczy i integracji fotonicznej pojawia się Earthster, czyli platforma modelująca wpływ środowiskowy produktów półprzewodnikowych. Jej zadaniem jest wskazywanie miejsc, w których zużycie energii, materiałów i emisje stają się największym problemem. W teorii może to brzmieć jak poboczny dodatek, ale w praktyce dobrze pokazuje zmianę myślenia. Nie wystarczy już zaprojektować szybszy układ. Trzeba też rozumieć, ile kosztuje jego produkcja, gdzie powstają emisje, jakie materiały są problematyczne i czy cały łańcuch dostaw da się skalować. MIT przypomina przy tym, że mikrochipy wiążą się z ogromnym śladem środowiskowym, a świat generuje co roku ponad 50 mln ton elektroodpadów.
Źródła: MIT
