Tim Tiongkok membangun AI chip optik yang 100 kali lebih cepat daripada pemimpin pasar Nvidia
Para ilmuwan Tiongkok telah mengungkapkan sebuahkomputasi optikchip yang mengungguli perangkat keras AI terkemuka Nvidia lebih dari seratus kali dalam kecepatan dan efisiensi energi - khususnya untuk tugas generatif seperti produksi video dan sintesis gambar.
Chip LightGen dikembangkan oleh tim dari Universitas Jiao Tong Shanghai dan Universitas Tsinghua, memanfaatkan kecepatan cahaya untuk menjalankan kompleksbeban kerja kecerdasan buatan.
Dengan lebih dari 2 juta neuron fotonik yang terintegrasi dalam sebuah chip kecil, LightGen dapat menghasilkan gambar beresolusi tinggi, termasuk adegan 3D, dan membuat video.
Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang topik dan tren terbesar dari seluruh dunia? Dapatkan jawabannya denganPengetahuan SCMP, platform baru kami yang menyajikan konten terpilih dengan penjelasan, FAQ, analisis, dan infografis yang disajikan oleh tim kami yang memenangkan penghargaan.
Penelitian yang dipimpin oleh Profesor Chen Yitong dari Universitas Jiao Tong Shanghai diterbitkan dalam jurnal Science pada hari Jumat.
Chen mengatakan LightGen bisa "dikembangkan lebih lanjut" dan menambahkan: "Ini memberikan cara baru untuk menghubungkan arsitektur chip baru ke AI yang kompleks sehari-hari"tanpa mengurangi kinerjadan dengan kecepatan dan efisiensi yang jauh lebih besar, untuk AI yang berkelanjutan.
Dengan kecerdasan buatan yang berkembang pesat,AI generatif kini dapat menghasilkan gambar yang realistis bahkan video- tetapi membutuhkan kapasitas komputasi yang sangat besar dan mengonsumsi jumlah energi yang besar.
Akibatnya, para ilmuwan beralih ke komputasi fotonik karena sirkuit elektronik konvensional telah mencapai batasnya.
Komputer tradisional bergantung pada aliran elektron untuk mengirim dan memproses informasi, sementarakomputasi fotonik menggunakan pulsa laser alih-alih elektron, melakukan operasi dengan kecepatan cahaya.
Sinyal optik juga memiliki keuntungan dalam meminimalkan konsumsi daya dan menawarkan respons cepat terhadap permintaan pengguna.
Namun, meskipun sistem komputasi fotonik menunjukkan potensi dalam tugas tertentu, sebelumnya kesulitan mengatasi tugas AI generatif yang kompleks tinggi - seperti menyintesis gambar dan menghasilkan video - karena keterbatasan dalam arsitektur komputasi mereka dan algoritma pelatihan yang belum berkembang.
Kerja tim LightGen berfokus pada pengembangan tiga bidang: membangun arsitektur baru, mengembangkan algoritma pelatihan yang inovatif, dan memberikan kerapatan integrasi yang tinggi pada chip.
Secara arsitektural, tim menciptakan "ruang laten optik" - mirip dengan "pusat jalan raya yang dapat diperluas" untuk cahaya - di mana data dapat mengalir dengan cepat dalam bentuk paling kompaknya, memungkinkan kompresi dan reconstruct informasi yang efisien, menurut studi tersebut.
Para peneliti juga mengembangkan algoritma pelatihan generatif yang, dibandingkan versi konvensionalnya, menghilangkan kebutuhan akan himpunan data yang diberi label besar.
Sebaliknya, mereka menggunakan algoritma pelatihan tanpa pengawasan yang memungkinkan LightGen belajar dan menciptakan dengan mengenali pola statistik dalam data dengan cara yang mirip dengan proses pembelajaran manusia.
Tim tersebut memasang lebih dari 2 juta "neuron fotonik" pada sebuah chip berukuran 136,5 mm² (0,2 inci persegi), membangun jaringan yang canggih dan mampu menangani generasi gambar resolusi tinggi.
Eksperimen menyoroti beberapa kemampuan LightGen, termasuk generasi gambar hewan dengan resolusi 512×512 piksel dengan berbagai kategori, warna, ekspresi, dan latar belakang, yang kaya akan detail dan logis.
Studi tersebut mengatakan: "LightGen secara eksperimental menerapkan generasi gambar semantik beresolusi tinggi, penghapusan noise [membuat gambar berbutir terlihat lebih bersih dan tajam], transfer gaya, generasi tiga dimensi, dan manipulasi."
Dengan estimasi konservatif, LightGen mencapai kecepatan komputasi sistem sebesar 3,57×10⁴ Tera Operasi Per Detik (TOPS) dan efisiensi energi sebesar 6,64×10² TOPS/watt.
Ini berarti kinerja keseluruhannya melebihi chip elektronik terkemuka, seperti A100 yang mendominasi pasar Nvidia, lebih dari seratus kali lipat.
"Perbaikan kecepatan komputasi dan efisiensi energi LightGen sesuai dengan pengurangan waktu dan biaya energi secara eksperimen ketika LightGen secara eksperimen mencapai kualitas generasi yang setara dengan model AI elektronik dunia nyata pada Nvidia A100," kata makalah tersebut.
Para peneliti mengatakan bahwa LightGen dapat menjadi perubahan signifikan dalam perangkat keras yang digunakan untuk AI generatif dengan menjadikan komputasi fotonik sebagai platform inti yang mampu secara mandiri mengeksekusi tugas kreatif yang kompleks.
Mereka menambahkan bahwa efisiensi energi luar biasanya juga menawarkan jalur praktis untuk mengurangi permintaan energi yang meningkat dalam komputasi kecerdasan buatan.
Artikel Lain dari SCMP
5 hal terbaik yang dapat dilakukan di Hong Kong akhir pekan ini, 19-21 Desember
Sektor farmasi Tiongkok memasuki level yang lebih besar sebagai kekuatan inovasi global
Tim Timur akan mencari pemain asal Barat untuk menggantikan Losada setelah pelatih meninggalkan tim dengan segera
Mengembalikan keamanan dan persatuan adalah kunci bagi Australia dalam dampak penembakan di Bondi
Artikel ini pertama kali diterbitkan di South China Morning Post (www.scmp.com), media berita terkemuka yang meliput Tiongkok dan Asia.
Hak Cipta (c) 2025. South China Morning Post Publishers Ltd. Seluruh hak cipta dilindungi.
Posting Komentar