أداء أسرع بـ100 مرة.. شريحة حوسبة بصرية صينية تتفوق على A100

شريحة LightGen فتحت أبواباً جديدة في مجال الحوسبة، حيث تستخدم الضوء كوسيلة أساسية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بدلاً من الطرق الكهربائية التقليدية؛ مما يوفر طاقة هائلة ويسرع العمليات بشكل لا يصدق. طورها باحثون من جامعتي شنغهاي وتسينغهوا في الصين؛ لتدريب الشبكات العصبية مباشرة عبر الفوتونات، دون التحولات المعقدة. السرعة هنا تصل إلى 3.57×10^4 تيرا عملية في الثانية؛ مع كفاءة تتجاوز معالج Nvidia A100 بأضعاف عديدة في الاستهلاك والأداء.

كيف تعتمد شريحة LightGen على الضوء للعمليات الحسابية

تستند شريحة LightGen إلى أسس الحوسبة الفوتونية؛ التي تحول الفوتونات إلى بديل فعال للإلكترونات في حسابات الذكاء الاصطناعي المعقدة، خاصة في الجوانب التوليدية. قاد الأستاذ تشن ييتونغ من جامعة شنغهاي جياو تونغ الجهود لصنع بنية صغيرة الحجم؛ تضم أكثر من مليوني عصبون ضوئي ضمن 137 ملم² فقط، مما يتيح معالجة فائقة السرعة بـ3.57×10^4 تيرا عملية ثانوياً؛ وكفاءة تصل إلى 664 تيرا عملية لكل واط. هذا النهج يقلل من الإفراج الحراري؛ ويفتح طرقاً لأجهزة أكثر كفاءة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي، مقارنة بمعالج Nvidia A100 الذي يحتاج 400 واط لإنجاز أقل بكثير.

كيف تجاوزت شريحة LightGen تحديات التقنية الفوتونية

كانت الحوسبة الضوئية تواجه صعوبات في التوافق مع المهام الدقيقة للذكاء الاصطناعي؛ مثل التحويلات المتعددة بين الضوء والكهرباء التي تستهلك موارد إضافية. غيّرت شريحة LightGen المعادلة بفكرة المجال الكامن الضوئي؛ الذي يدير تدريب الشبكات العصبية كلياً عبر الضوء، دون أي تدخل كهربائي. استخدم الفريق نماذج بايزية لضبط أحجام الشبكة تلقائياً مع تدفق البيانات؛ مما يزيل الاعتماد على قواعد بيانات مرجعية ضخمة أو بيانات أساسية ثابتة. هذا الابتكار يعزز القدرة على التكيف؛ ويجعل التقنية أكثر جاذبية للتطبيقات اليومية في صناعة الذكاء الاصطناعي.

أداء شريحة LightGen في الاختبارات العملية والتطبيقات

أظهرت شريحة LightGen قوتها في سلسلة من الاختبارات الواقعية؛ تشمل إنتاج صور بدقة 512×512 بكسل، وتحويل الأشكال، وإزالة التشويش، بالإضافة إلى معالجة الصور ثلاثية الأبعاد. في جميع هذه السيناريوهات؛ حسمت المقارنة لصالحها بفارق يتجاوز مئة مرة في السرعة والكفاءة مقارنة بالمعالجات الإلكترونية الشائعة. لتوضيح التباين؛ يمكن الرجوع إلى الجدول التالي الذي يقارن بين شريحة LightGen ومعالج Nvidia A100:

هذه الأرقام تعكس إمكانية إنشاء مراكز بيانات أقل تلوثاً؛ بتقليل الضغط على مصادر الطاقة للنماذج الذكية الكبيرة. كذلك؛ توسع الفرص في الرؤية الحاسوبية مع الحفاظ على مستويات أداء عالية دون إسراف.

للاستفادة الكاملة من شريحة LightGen في برامج الذكاء الاصطناعي؛ يُنصح باتباع سلسلة من الإجراءات المنظمة:

• تحديد نماذج توليدية تتناسب مع الخصائص الضوئية للشريحة.
• تعديل الطرق البايزية لضبط الأبعاد تلقائياً حسب المدخلات.
• إقامة تجارب أولية على الصور والأشكال ثلاثية الأبعاد.
• تقييم الاستهلاك الطاقي مقابل النتائج لتحقيق تحسينات مستمرة.
• ربط الجهاز بنظم إلكترونية موجودة لتشكيل هيكل هجين فعال.

في عالم الذكاء الاصطناعي الذي يشهد نمواً في الطلب الطاقي؛ توفر شريحة LightGen توازناً بين سرعة الضوء ومرونة البرمجة الإلكترونية، مما يعد بتحول نحو أنظمة أكثر استدامة وإنتاجية.