Графические процессоры от Nvidia долгое время доминировали в индустрии ИИ, выступая основным фундаментом для обучения нейросетей и масштабного инференса. Однако за внешним прогрессом — ростом числа ядер и плотности компоновки — скрывается серьезная проблема: энергопотребление растет несоразмерно производительности. Современные дата-центры все чаще сталкиваются с инфраструктурным тупиком, где ограничивающим фактором становятся не вычислительные мощности, а лимиты электросетей и возможности систем охлаждения.
В этой ситуации индустрия вновь обращается к концепциям, которые десятилетиями считались теоретической экзотикой. Одной из самых перспективных технологий стали оптические вычисления, использующие для передачи и обработки данных фотоны вместо электронов. Долгое время оптика оставалась уделом фундаментальной науки, но стартап Neurophos намерен вывести её из лабораторий в реальные серверные стойки.
Ренессанс фотоники: почему это актуально сейчас
Идея вычислений с помощью света не нова. Еще в 1980-х годах ученые экспериментировали с оптическими интерферометрами для матричных операций. Но только сегодня технологии достигли необходимой зрелости: кремниевая фотоника позволяет интегрировать волноводы, модуляторы и детекторы, используя стандартные CMOS-процессы. Хотя создание сложных метаповерхностей по-прежнему требует специфических материалов и дополнительных этапов литографии, путь к массовому производству стал гораздо короче.
Ключевым прорывом стало развитие когерентной оптики, позволяющей управлять не только интенсивностью, но и фазой световой волны. Это критически важно для аналоговых вычислений. Несмотря на чувствительность лазеров к внешним вибрациям и температуре, такие системы открывают невероятные возможности для матричного умножения через интерферометрию или дифракционные решетки.
Дополнительный импульс отрасли дали такие гиганты, как Tower Semiconductor и GlobalFoundries. Они начали предлагать готовые технологические платформы (PDK) для фотонных чипов. Теперь проектирование оптических схем во многом напоминает разработку классических микросхем, что значительно удешевляет выход стартапов на рынок.
Технологический стек Neurophos: магия метаматериалов
Neurophos выделяется на фоне конкурентов мощной научной базой. В основе их разработок лежат труды профессора Дэвида Смита из Университета Дьюка, пионера в области метаматериалов. Вместо того чтобы пытаться ускорить движение электронов, команда Neurophos использует саму физику распространения света. В их архитектуре вычисления буквально «зашиты» в физическую структуру оптического слоя.
Главная ставка сделана на метаповерхности — искусственные наноструктуры, свойства которых зависят от их геометрии. Это позволило создать оптические модуляторы микронного размера, которые в 10 000 раз меньше традиционных фотонных компонентов. Из этих модулей формируется плоскость, где каждая единица работает как управляемый элемент фазы или амплитуды.
В результате получается OPU (Optical Processing Unit) — оптический процессор, способный выполнять аналоговое умножение матрицы на вектор в момент прохождения света через кристалл. Это воплощение концепции вычислений «в памяти» (in-memory computing), где веса нейросети определяются геометрией наноструктур. Основные характеристики подхода:
- Высокая частота: модуляция управляющих сигналов достигает 56 ГГц, что недоступно для классических кремниевых ядер.
- Эффективный термоменеджмент: плоская архитектура упрощает отвод тепла.
- Масштабируемость: на одном кристалле можно разместить более миллиона оптических тензоров.
Производительность: цифры против реальности
Данные тестовых испытаний Neurophos впечатляют: в режимах низкой точности энергоэффективность достигает 300 триллионов операций на ватт (TOPS/W). Это почти на два порядка выше, чем у лучших решений от Nvidia. По прогнозам, один OPU сможет выдавать до 235 петаопераций в секунду при потреблении всего 675 Вт. Для сравнения, новейший чип Nvidia Blackwell B200 демонстрирует около 9 петаопераций при мощности в 1 кВт.
Марк Трембле, вице-президент Microsoft по ИИ-инфраструктуре, подчеркивает, что без подобного аппаратного прорыва дальнейшее масштабирование нейросетей станет экономически и физически невозможным. Однако стоит учитывать, что эти показатели пока являются теоретическими экстраполяциями лабораторных тестов.
На пути к массовому внедрению стоят фундаментальные вызовы: фазовые шумы, дифракционные ограничения и потери при преобразовании сигнала из оптического вида в электрический. Тем не менее, график амбициозен: пилотный запуск в дата-центре Terakraft (Норвегия) намечен на 2027 год, а коммерческий релиз — на 2028-й.
Будущее вычислительной экосистемы
Neurophos — не единственный игрок на этом поле. Компании Lightmatter, Lightelligence и Ayar Labs также развивают свои подходы к фотонике, фокусируясь на интерконнектах или специфических матричных вычислениях. Очевидно, что индустрия движется к гибридным системам. В них оптика возьмет на себя самые ресурсоемкие математические операции ИИ, а классическая электроника останется ответственной за логику управления и высокую точность вычислений.
Инвестиции со стороны Microsoft, Bosch и фонда Билла Гейтса подтверждают: фотоника перестала быть научной фантастикой. Если Neurophos удастся подтвердить заявленные цифры в серийном производстве, нас ждет радикальная смена парадигмы в архитектуре суперкомпьютеров. Закон Мура может получить второе дыхание, но уже не в кремнии, а в физике света.
