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El chip con alimentación de luz mejora la eficiencia de la IA
Investigadores de la Universidad de Florida han creado un chip fotónico de silicio que utiliza la luz para realizar cálculos de IA, reduciendo el uso de energía hasta 100 veces mientras mantiene una alta precisión.
La inteligencia artificial está avanzando rápidamente, pero sus crecientes necesidades de poder se están convirtiendo en un desafío crítico.Un equipo de la Universidad de Florida ha desarrollado un nuevo chip fotónico de silicio que podría aliviar drásticamente esta carga.Mediante el uso de la luz láser en lugar de solo la electricidad, el chip realiza operaciones de convolución, el paso de reconocimiento del patrón de núcleo en los modelos de IA, con una eficiencia hasta 100 veces mayor que los chips convencionales.Este salto hacia adelante aborda uno de los aspectos más hambrientos de energía del aprendizaje automático, que ofrece un camino sostenible para escalar la IA.
La innovación radica en integrar lentes ultrafinas Fresnel directamente en silicio, lo que permite convoluciones ópticas en chip.Los datos de entrada se convierten en luz, se procesan a medida que pasa a través de las lentes y luego se transforma nuevamente en señales digitales.Las pruebas tempranas muestran que el prototipo alcanza aproximadamente el 98% de precisión en la clasificación de dígitos escritos a mano, que coinciden con los chips electrónicos tradicionales pero a costo de energía casi cero.Más allá de la eficiencia, el chip también admite la multiplexación de longitud de onda, lo que permite múltiples flujos de datos que se procesarán simultáneamente utilizando diferentes colores de luz láser, una capacidad exclusiva de la fotónica.
Con las demandas de electricidad de AI proyectadas para dispararse, las implicaciones son significativas.Los fabricantes de chips que ya están experimentando con componentes fotónicos, como Nvidia, podrían adoptar este enfoque para construir hardware de IA más verde y más rápido.La computación óptica de IA está preparada para convertirse en una característica estándar de los chips futuros, haciendo realidad la IA de alto rendimiento sostenible.
"Realizar un cálculo clave de aprendizaje automático en Near Zero Energy es un salto hacia adelante para los futuros sistemas de IA", dijo Volker J. Sorger, profesor de Rhines en la Universidad de Florida.Su colega Hangbo Yang enfatizó que esto marca la primera vez que la convolución óptica se ha aplicado directamente a una red neuronal en un chip.