Физики разработали метод сверхэффективных оптических вычислений без потери энергии
Визуализация принципа работы оптического переключения на гибридных частицах. Изображение: Zhi Wang
Исследователи из Университета Пенсильвании представили прорывную фотонную технологию, способную радикально повысить энергоэффективность систем искусственного интеллекта. В основе разработки лежат экситон-поляритоны — уникальные квазичастицы, объединяющие характеристики фотонов и материи. Благодаря им удалось создать оптический переключатель, функционирующий без необходимости трансляции сигнала в электрический формат.
Одной из острейших проблем современной индустрии ИИ остается колоссальное энергопотребление. Взрывной рост вычислительной сложности нейросетей приводит к перегреву графических процессоров и серверов, вынуждая дата-центры направлять колоссальные ресурсы не только на сами вычисления, но и на поддержание систем охлаждения.
Фотонные вычисления представляются перспективной альтернативой: свет превосходит электроны в скорости передачи данных и практически не выделяет тепла. Однако традиционным фотонным системам препятствует слабая способность фотонов к взаимодействию друг с другом, что затрудняет создание полноценных логических вентилей.
Команда американских ученых нашла выход, используя структуру из ультратонкого полупроводника, интегрированную в нанооптическую полость. В этой среде фотоны вступают в тесное взаимодействие с экситонами — парами электрон-дырка. Появляющиеся в процессе экситон-поляритоны сочетают молниеносную скорость света с необходимой для логических операций способностью к взаимодействию.
Ключевым достижением стал феноменально низкий порог энергопотребления оптического переключения: одна операция требует лишь около 4 фемтоджоулей. Этот показатель, превосходящий характеристики большинства существующих фотонных аналогов, столь мал, что едва сопоставим с энергией, необходимой для микроскопической вспышки светодиода.
В перспективе масштабирование этой технологии может стать фундаментом для создания полностью оптических нейропроцессоров. Это позволит не только существенно снизить счета за электроэнергию в ЦОД, но и минимизировать зависимость от мощных климатических систем, становящихся непомерным бременем для отрасли.
Тем не менее, авторы исследования призывают к сдержанному оптимизму: на данный момент технология существует лишь в виде лабораторного прототипа. Путь к практической реализации требует длительной работы по масштабированию системы и обеспечению ее стабильной функциональности в составе сложных вычислительных архитектур.
Источник: iXBT
ИИ играет в «Данетки» и «Поле чудес»: Яндекс создал тест на логику для нейросетей
Скрытая опасность: марсоход NASA Perseverance определил, какие риски Марс таит для астронавтов
Huawei Enjoy 100 Pro Max станет смартфоном компании с рекордно ёмким аккумулятором
Xiaomi 18 Pro и 18 Pro Max скоро выйдут на глобальный рынок: устройства уже засветились в итальянском магазине
В работе Telegram произошёл сбой
Xiaomi представила в Европе фитнес-браслет Smart Band 11, который работает без подзарядки до 21 дня
Щёлк — и экран треснул: Apple признала дефект дисплеев iPhone Duo
Минцифры предупредило москвичей о трёх днях нестабильной работы мобильного интернета