أداء يتجاوز 100 مرة.. شريحة صينية حوسبة بصرية تفوق Nvidia A100

شريحة LightGen تمثل نقلة نوعية في مجال الحوسبة بالذكاء الاصطناعي؛ إذ تحول الضوء إلى وسيلة أساسية لتشغيل الشبكات العصبية بدلاً من الاعتماد على الدوائر الكهربائية التقليدية، مما يقلل الاستهلاك الطاقوي ويرفع مستوى السرعة إلى حدود غير مسبوقة؛ صممها باحثون من جامعتي شنغهاي وتسينغهوا في الصين لتدريب النماذج باستخدام الفوتونات مباشرة دون الحاجة إلى عمليات تحويل معقدة، حيث يصل أداؤها إلى 3.57×10^4 تيرا عملية في الثانية مع كفاءة طاقوية تفوق بمراحل معالج Nvidia A100 في السرعة والتوفير.

دور الضوء في تعزيز أداء شريحة LightGen

تعتمد شريحة LightGen على أسس الحوسبة الفوتونية لاستبدال الإلكترونات بالفوتونات في المهام الذكية المعقدة، خاصة تلك المتعلقة بتوليد المحتوى؛ يقود الأستاذ تشن ييتونغ من جامعة شنغهاي جياو تونغ التصميم الذي يشمل أكثر من مليوني عصبون ضوئي داخل مساحة لا تتجاوز 137 ملم²، مما يتيح معالجة فائقة السرعة تبلغ 3.57×10^4 تيرا عملية، وكفاءة تصل إلى 664 تيرا عملية لكل واط؛ يقلل هذا الهيكل الفقدان الحراري إلى الحد الأدنى، ويفتح آفاقاً لأجهزة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة مقارنة بمعالج Nvidia A100 الذي يحتاج إلى 400 واط لتحقيق إنتاجية أقل بكثير، مما يجعلها خياراً مثالياً للتوسع في التطبيقات اليومية.

حلول شريحة LightGen لعقبات الحوسبة الضوئية

كانت الحوسبة الضوئية تواجه صعوبات في التعامل مع المهام الدقيقة للذكاء الاصطناعي بسبب التحولات المتكررة بين الضوء والكهرباء التي ترفع التكاليف الطاقوية؛ غيرت شريحة LightGen هذا الواقع من خلال مفهوم المجال الكامن الضوئي الذي يشرف على تدريب الشبكات العصبية بالاعتماد الكلي على الضوء دون أي تدخل كهربائي، حيث استخدم الفريق نماذج بايزية لضبط أبعاد الشبكة تلقائياً أثناء تدفق البيانات، مما يزيل الاعتماد على قواعد بيانات ضخمة أو مجموعات ثابتة؛ يعزز هذا الإطار القدرة على التكيف مع المتغيرات، ويجعل التقنية أكثر جدوى للاستخدامات العملية في الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على دقة عالية في التنفيذ.

أداء شريحة LightGen في التطبيقات العملية

أظهرت شريحة LightGen تفوقاً واضحاً في الاختبارات الميدانية المتنوعة، مثل إنتاج صور بدقة 512×512 بكسل، وتعديل الأشكال، وإزالة التشويش، ومعالجة الصور ثلاثية الأبعاد؛ في جميع هذه السيناريوهات، تجاوزت السرعة والكفاءة المعالجات الإلكترونية التقليدية بأكثر من مئة مرة، مما يبرز إمكانياتها في تقليل التأثير البيئي لمراكز البيانات من خلال خفض الضغط على مصادر الطاقة للنماذج الذكية الكبيرة؛ لتوضيح التباين، يُقدم الجدول التالي مقارنة بين شريحة LightGen ومعالج Nvidia A100:

لتحقيق أقصى استفادة من شريحة LightGen في مشاريع الذكاء الاصطناعي، يُنصح باتباع هذه الخطوات:

• اختيار نماذج توليدية تتناسب مع ميزات الشريحة الضوئية.
• تعديل الطرق البايزية لضبط الأبعاد تلقائياً حسب المدخلات.
• إجراء تجارب أولية على الصور والأشكال ثلاثية الأبعاد.
• قياس الاستهلاك الطاقي مقابل النتائج لإجراء تحسينات مستمرة.
• ربط الجهاز بأنظمة إلكترونية موجودة لإنشاء هيكل هجين قوي.

في عالم الذكاء الاصطناعي الذي يشهد زيادة في الطلب على الطاقة، تقدم شريحة LightGen توازناً بين سرعة الضوء ومرونة البرمجيات، مما يدعم أنظمة أكثر استدامة وفعالية.