Công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực quang học silicon được hỗ trợ bởi Bill Gates cho biết họ đã phát triển các transistor quang nhỏ hơn hàng nghìn lần so với công nghệ hiện tại, cho phép sản xuất một con chip trí tuệ nhân tạo có khả năng cải thiện hiệu suất tính toán một cách đáng kể trong khi vẫn kiểm soát mức tiêu thụ năng lượng.
Công ty có trụ sở tại Austin, Texas, được gọi là Neurophos, và đã công bố rằng đơn vị xử lý quang mới của họ có khả năng xử lý các ma trận nhân kích thước 1000 × 1000 trên một cảm biến photon.
Công ty tuyên bố rằng thiết kế cung cấp hiệu suất gần gấp 10 lần hiệu suất của hệ thống Nvidia Vera Rubin NVL72 mới nhất trong các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo có độ chính xác thấp, với mức tiêu thụ năng lượng tương tự.
Phương pháp này tập trung vào việc thu nhỏ các transistor quang khoảng 10,000 lần so với các thành phần được sản xuất bởi các nhà máy quang học silicon hiện tại. Theo công ty, các transistor quang hiện tại quá lớn để hỗ trợ tính toán dày đặc, điều này hạn chế khả năng cạnh tranh với các chip số truyền thống.
Neurophos đã giải thích rằng bộ tăng tốc thế hệ đầu tiên của họ, được gọi là Tulkas T100, có tương đương với một lõi tensor quang trên một con chip có kích thước khoảng 25 mm vuông. Mặc dù đây là số lượng ít hơn nhiều lõi so với các bộ xử lý trí tuệ nhân tạo hàng đầu, nhưng công ty cho biết kích thước ma trận lớn hơn nhiều và tần số hoạt động cao hơn bù đắp cho sự khác biệt này.
Tulkas T100 được thiết kế để hoạt động ở tần số 56 GHz, cao hơn nhiều so với tần số đồng hồ điển hình trong các bộ xử lý CPU và GPU hiện đại. Tần số cao hơn với xử lý quang nhằm tăng tốc độ các phép nhân ma trận, vốn là cốt lõi của các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo.
Công ty khởi nghiệp nhận được sự hỗ trợ từ quỹ Gates Frontier của Bill Gates, và định vị công nghệ của mình như một sự thay thế tiềm năng cho các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo đang phải đối mặt với những hạn chế ngày càng tăng về năng lượng và khả năng mở rộng khi nhu cầu về sức mạnh tính toán gia tăng.
### Thông tin bổ sung về các tuyên bố chính
- Thu nhỏ các transistor quang khoảng 10,000 lần so với các thành phần phổ biến trong các nhà máy quang học silicon hiện tại.
- Bộ xử lý quang có khả năng xử lý ma trận nhân 1000 × 1000 trên một cảm biến quang học duy nhất.
- Hiệu suất đạt khoảng 10 lần hệ thống Nvidia Vera Rubin NVL72 trong các nhiệm vụ có độ chính xác thấp (như FP4/INT4), với mức tiêu thụ năng lượng tương tự.
- Tần số hoạt động 56 GHz cho Tulkas T100, vượt xa tần số của các bộ xử lý truyền thống.
- Kích thước của chip khoảng 25 mm vuông cho một lõi tensor quang, với trọng tâm là hiệu quả trong các phép toán ma trận lớn.
Các tuyên bố này diễn ra trong bối cảnh ngành công nghiệp đang cố gắng vượt qua giới hạn của định luật Moore truyền thống, khi mà các chip silicon phải đối mặt với những thách thức về năng lượng và mật độ. Neurophos cho rằng quang học (sử dụng ánh sáng thay vì electron) có thể đại diện cho một bước ngoặt trong tính toán trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong suy diễn (inference) tiêu tốn tài nguyên khổng lồ trong các trung tâm dữ liệu.
Lưu ý: Thông tin này dựa trên thông cáo của công ty khởi nghiệp, và chưa được xác minh độc lập. Các phát triển trong lĩnh vực chip quang vẫn còn ở giai đoạn đầu, và có thể mất nhiều năm để đạt được sản xuất thương mại rộng rãi.