La idea de un chip basado en la luz no es nueva, pero los chips actualmente en uso dependen de la corriente eléctrica para el cálculo porque los fotones son más difíciles de controlar.
Las empresas tecnológicas chinas se apresuran por asegurar los chips de inteligencia artificial de Nvidia antes de que la prohibición de EE. UU. corte el suministroEn una prueba de laboratorio, el nuevo chip alcanzó una velocidad de cálculo de 4,6 PFLOPS (operaciones de punto flotante por segundo), 3000 veces más rápido que uno de los chips de IA comerciales más utilizados, el A100 de Nvidia. Los investigadores también descubrieron que el chip chino consume 4 millones de veces menos energía. El A100 está sujeto a sanciones estadounidenses contra China y, junto con otros chips de IA avanzados, se producen con máquinas de litografía avanzada a las que China no tiene acceso.
En cambio, el nuevo chip fue construido por la Corporación Internacional de Fabricación de Semiconductores de China, utilizando un proceso de fabricación de transistores económico de hace 20 años.
"El rendimiento [del chip] podría optimizarse aún más mediante mejoras en el proceso de construcción o mediante la adopción de procesos de fabricación más costosos por debajo de los 100 nanómetros", escribió el equipo de investigación de los departamentos de automatización e ingeniería electrónica de la Universidad de Tsinghua en el artículo publicado la semana pasada.
A diferencia de los chips semiconductores, los chips fotónicos utilizan las propiedades físicas intrínsecas de la luz, reemplazando los transistores con ultramicroscopios y las señales eléctricas con señales de luz.
"El despliegue de sistemas informáticos fotónicos solía ser un desafío debido al diseño estructural complicado y la vulnerabilidad al ruido y los errores del sistema. El equipo introdujo de manera innovadora un marco informático que fusiona la informática fotónica y electrónica analógica", dijo el sitio web de Tsinghua en un artículo el martes.
02:38
El proveedor de Apple, Foxconn, construirá 'fábricas de IA' utilizando chips y software del líder estadounidense en hardware Nvidia
El proveedor de Apple, Foxconn, construirá 'fábricas de IA' utilizando chips y software del líder estadounidense en hardware NvidiaTsinghua también dijo que el uso de señales de luz aumenta considerablemente la eficiencia energética y "la energía necesaria para hacer funcionar los chips existentes durante una hora podría alimentar ACCEL durante más de 500 años".
Su bajo consumo de energía también puede ayudar a superar el problema de disipación de calor, que actualmente representa una barrera significativa para la miniaturización de los circuitos integrados.
Sin embargo, la arquitectura informática analógica del chip limita su aplicación a la resolución de problemas específicos y no puede ejecutar varios programas ni comprimir archivos como los chips informáticos generales en los teléfonos inteligentes.
Las tareas que puede realizar incluyen el reconocimiento de imágenes de alta resolución, el cálculo en condiciones de poca luz y la identificación del tráfico, según el sitio web de Tsinghua.
También tiene ciertas ventajas en tareas de visión de IA porque la luz pasiva del entorno lleva información en sí misma, lo que le permite realizar cálculos directamente durante el proceso de percepción.
El proyecto fue financiado por el Programa Nacional Clave de Investigación y Desarrollo y la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China del Ministerio de Ciencia chino.
Empleado de ASML acusado de robo de datos fue a Huawei: informeMakeSens, una empresa de diseño de chips con sede en Beijing y co-fundada por uno de los investigadores involucrados en el proyecto, también participó en el desarrollo del chip".
La compañía lanzó un chip de baja potencia utilizando la computación analógica en mayo de este año.
Según Tsinghua, Dai Qionghai, uno de los co-líderes del equipo de investigación, dijo: "Desarrollar una nueva arquitectura informática para la era de la inteligencia artificial es un logro cumbre. Sin embargo, el desafío más importante es llevar esta nueva arquitectura a aplicaciones prácticas, resolviendo grandes necesidades nacionales y públicas, lo cual es nuestra responsabilidad".
Hasta el momento, el equipo de investigación aún no ha respondido a preguntas sobre las perspectivas comerciales del chip.
