- Berichten zufolge übertreffen chinesische photonische Chips herkömmliche GPUs bei engen, spezialisierten generativen KI-Aufgaben
- ACCEL kombiniert photonische und analoge elektronische Komponenten, um einen hohen Rechendurchsatz zu erreichen
- LightGen nutzt über zwei Millionen photonische Neuronen für die rein optische generative KI-Verarbeitung
Chinesische Forschungseinrichtungen haben neue photonische KI-Chips beschrieben, die angeblich herkömmliche Chips übertreffen GPUs unter bestimmten Bedingungen um einen sehr großen Unterschied.
Die Institutionen und Forscher behaupten, dass diese Chips bei der Ausführung eng definierter generativer Arbeitslasten dramatische Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Energieeffizienz zeigen.
Sie berichteten, dass Chinas lichtbasierte KI-Chips eine 100-mal höhere Geschwindigkeit bieten als Nvidia-GPUs bei einigen Aufgaben, insbesondere in Bereichen wie Bildsynthese, Videogenerierung und visionsbezogene Schlussfolgerungen.
Behauptungen über extreme Geschwindigkeit aus der optischen Computerforschung
Diese Behauptungen basieren eher auf Laborbewertungen als auf kommerziellen Einsatzszenarien, aber die Leistungslücke hängt eng mit grundlegenden Architekturunterschieden zusammen.
Nvidia GPUs, einschließlich weit verbreiteter Beschleuniger wie der A100, basieren auf elektronischen Schaltkreisen, in denen sich Elektronen durch Transistoren bewegen, um programmierbare Anweisungen auszuführen.
Dieser Ansatz ermöglicht Flexibilität bei vielen Arbeitslasten, führt jedoch zu einem hohen Stromverbrauch, einer erheblichen Wärmeabgabe und der Abhängigkeit von fortschrittlichen Fertigungsknoten.
Die chinesischen photonischen Chips basieren stattdessen auf lichtbasierter Signalverarbeitung, bei der Photonen Elektronen als Rechenmedium ersetzen und so eine massive Parallelität durch optische Interferenz anstelle einer sequentiellen digitalen Ausführung ermöglichen.
Einer der gemeldeten Chips, ACCEL, wurde an der Tsinghua-Universität als Hybridsystem entwickelt, das photonische Komponenten mit analogen elektronischen Schaltkreisen kombiniert.
Berichten zufolge arbeitet es mit älteren Halbleiterherstellungsprozessen und erreicht dabei einen extrem hohen theoretischen Durchsatz, gemessen in Petaflops.
Diese Berechnungen beschränken sich auf vordefinierte analoge Operationen und nicht auf die allgemeine Codeausführung.
ACCEL ist daher für Aufgaben wie Bilderkennung und Bildverarbeitung konzipiert.
Diese Workloads basieren auf festen mathematischen Transformationen und streng kontrollierten Speicherzugriffsmustern.
Ein zweites System, LightGen, wurde in Zusammenarbeit zwischen der Shanghai Jiao Tong University und der Tsinghua University entwickelt.
LightGen wird als rein optischer Computerchip beschrieben, der mehr als zwei Millionen photonische Neuronen enthält.
In Forschungsarbeiten wird behauptet, dass es generative Aufgaben wie Bilderzeugung, Rauschunterdrückung, dreidimensionale Rekonstruktion und Stilübertragung ausführen kann.
Experimentelle Ergebnisse zeigen Berichten zufolge Leistungssteigerungen von mehr als zwei Größenordnungen im Vergleich zu führenden elektronischen Beschleunigern.
Diese Messungen basieren auf Zeit- und Energieverbrauch unter eingeschränkten Bedingungen.
Diese Systeme werden nicht als Ersatz für GPUs beim allgemeinen Rechnen, Trainieren großer Modelle oder Ausführen beliebiger Software beschrieben.
Sie fungieren als spezialisierte analoge Maschinen, die für enge Rechenkategorien konzipiert sind.
Die gemeldeten Behauptungen deuten darauf hin, dass optisches Computing außergewöhnliche Vorteile bringen kann, wenn die Workloads sorgfältig an die Hardware angepasst werden.
Die Lücke zwischen Labordemonstrationen und nutzbarem KI-Tools bleibt groß, wobei aufgabenspezifische und allgemeine Fähigkeiten für die Bewertung dieser Behauptungen von zentraler Bedeutung sind.
Über Interessante Technik | China Daily | EurekAlert
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