أداء أسرع 100 مرة.. شريحة صينية حوسبة بصرية تفوق A100

شريحة LightGen فتحت آفاقاً واسعة في عالم الحوسبة، حيث تعتمد على الضوء كأداة رئيسية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بدلاً من الدوائر الكهربائية التقليدية؛ مما يقلل التكاليف الطاقوية ويرفع من سرعة التنفيذ إلى مستويات مذهلة. صممها علماء من جامعتي شنغهاي وتسينغهوا في الصين، لتدريب الشبكات العصبية باستخدام الفوتونات مباشرة دون تعقيدات التحويل؛ حيث تصل سرعتها إلى 3.57×10^4 تيرا عملية ثانوياً، مع كفاءة تفوق معالج Nvidia A100 في الطاقة والأداء بفارق كبير.

كيف تستفيد شريحة LightGen من الضوء في الحسابات الذكية

تعتمد شريحة LightGen على مبادئ الحوسبة الفوتونية لتحويل الفوتونات إلى أداة قوية بديلاً عن الإلكترونات في المهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، خاصة تلك المتعلقة بالتوليد. أشرف الأستاذ تشن ييتونغ من جامعة شنغهاي جياو تونغ على تصميم هيكل مدمج يحتوي على أكثر من مليوني عصبون ضوئي ضمن مساحة 137 ملم²؛ مما يسمح بمعالجة سريعة جداً تصل إلى 3.57×10^4 تيرا عملية، وكفاءة بلغت 664 تيرا عملية لكل واط. هذا التصميم يخفض الفقدان الحراري بشكل ملحوظ؛ ويمهد لأجهزة أكثر فعالية في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي، مقارنة بمعالج Nvidia A100 الذي يستهلك 400 واط لإنتاج نتائج أقل بكثير.

ما هي التحديات التي حلتها شريحة LightGen في الحوسبة الضوئية

واجهت الحوسبة الضوئية عقبات كبيرة في التكيف مع المهام الدقيقة للذكاء الاصطناعي، مثل التحولات المتكررة بين الضوء والكهرباء التي تضيف استهلاكاً إضافياً. قلب شريحة LightGen هذه الصورة باستخدام مفهوم المجال الكامن الضوئي، الذي يدير تدريب الشبكات العصبية بالكامل عبر الضوء دون أي تدخل كهربائي؛ حيث اعتمد الفريق نماذج بايزية لتعديل أحجام الشبكة تلقائياً مع تدفق البيانات، مما يلغي الحاجة إلى قواعد بيانات مرجعية هائلة أو مجموعات بيانات ثابتة. يعزز هذا النهج القدرة على التكيف؛ ويجعل التقنية أكثر ملاءمة للتطبيقات اليومية في مجال الذكاء الاصطناعي.

نتائج شريحة LightGen في التجارب الواقعية ومجالات الاستخدام

برزت قوة شريحة LightGen في اختبارات عملية متنوعة؛ بما في ذلك إنشاء صور بدقة 512×512 بكسل، وتعديل الأشكال، وتنقية التشويش، وعملية معالجة الصور ثلاثية الأبعاد. في كل هذه الحالات، تفوقت بفارق يزيد عن مئة مرة في السرعة والكفاءة على المعالجات الإلكترونية الشائعة. لتوضيح الفرق؛ إليك جدول يقارن بين شريحة LightGen ومعالج Nvidia A100:

تشير هذه البيانات إلى إمكانية بناء مراكز بيانات أقل تأثيراً بيئياً؛ من خلال تقليل الضغط على مصادر الطاقة للنماذج الذكية الضخمة. كما أنها توسع الإمكانيات في الرؤية الحاسوبية مع الحفاظ على أداء عالٍ دون هدر. للاستفادة القصوى من شريحة LightGen في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يفضل اتباع الخطوات التالية:

• اختيار نماذج توليدية تتوافق مع خصائص الشريحة الضوئية.
• تكييف الطرق البايزية لتعديل الأبعاد تلقائياً بناءً على المدخلات.
• إجراء تجارب مبدئية على الصور والأشكال ثلاثية الأبعاد.
• قياس الاستهلاك الطاقي مقابل الإنجازات لتحقيق تحسينات دورية.
• دمج الجهاز مع أنظمة إلكترونية حالية لبناء بنية هجينة فعالة.

في ساحة الذكاء الاصطناعي التي تتزايد فيها احتياجات الطاقة، توفر شريحة LightGen توازناً بين سرعة الضوء ومرونة البرمجيات الإلكترونية، مشرعة الباب لأنظمة أكثر استدامة وإنتاجية.