Исследователи из Пекинского университета придумали, как заставить процессоры в системах искусственного интеллекта работать вместе намного эффективнее. Их решение — не ставить больше чипов, а сделать так, чтобы они быстрее и экономнее обменивались данными. Для этого вместо привычных электрических соединений между чипами они используют оптику — то есть передают информацию с помощью света.
Результат впечатляет: прототип системы ускорил логический вывод более чем в 100 раз по сравнению с обычным графическим процессором, при этом потребляя гораздо меньше ресурсов — примерно в девять раз меньше вычислительной мощности.
Как это устроено? В центре системы — кремниевый фотонный приёмопередатчик, который переводит электрические сигналы в оптические и обратно. Он работает на скорости 400 Гбит/с и связан со специальным оптическим коммутатором 16×16. Тот распределяет данные между вычислительными узлами, формируя сеть с общей пропускной способностью до 6,4 Тбит/с.
Ключевое преимущество — в деталях. Потери сигнала в коммутаторе очень небольшие — менее 5 дБ, включая потери на соединение. Это значит, что данные передаются быстро и без ошибок, а система не нуждается в дополнительном усилении. Кроме того, коммутатор может работать сразу на нескольких каналах и поддерживает широкий диапазон длин волн — более 100 нм. Такая особенность пригодится в будущем, когда потребуется ещё сильнее увеличить пропускную способность.
Чтобы показать, как система работает на практике, учёные взяли простую, но показательную задачу — шумоподавление изображений с помощью пятислойной свёрточной нейросети. Каждый слой они разместили на отдельном вычислительном блоке, а связь между блоками организовали через оптическую сеть.
В традиционных системах промежуточные результаты часто приходится сохранять в памяти, а потом отправлять дальше — это создаёт задержки. В новой системе карты признаков передаются напрямую по оптической сети, поэтому вычислительные блоки работают почти без пауз. Именно это и даёт огромный прирост скорости.
По словам исследователей, их подход меняет саму логику масштабирования ИИ. Вместо того чтобы просто наращивать количество процессоров, можно улучшать то, как они взаимодействуют друг с другом. Такой метод позволяет достигать нужных результатов даже при ограниченных вычислительных ресурсах.
Ещё один важный эффект — снижение энергопотребления. Технология способна уменьшить лишние траты электричества в дата‑центрах и сделать более эффективными периферийные вычисления, где важны и скорость, и экономия энергии.
Команда уверена, что развитие интегрированной оптики и кремниевой фотоники позволит встроить такие оптические «суперузлы» прямо в чипы. В будущем это может стать основой для распределённых вычислительных систем нового поколения: быстрых, энергоэффективных и с минимальной задержкой — без необходимости строить всё более крупные и энергоёмкие кластеры процессоров.
Если скажете, для какой площадки нужен текст (соцсети, деловое издание, презентация) или какой акцент важнее (на скорости, экономии энергии, перспективах), могу адаптировать стиль ещё сильнее.