>>>Работа! Продавайте контент на сайте Vinegret! Узнай как!<<< ||| >>>Хочешь иметь свою мобильную версию сайта в Play Market? Узнай как!<<<
Китай разрабатывает новый чиплет на основе света, который может питать искусственный интеллект общего назначения, где ИИ умнее людей.

Китай разрабатывает новый чиплет на основе света, который может питать искусственный интеллект общего назначения, где ИИ умнее людей.

2 мин


Учёные из Китая разработали крошечный модульный чип, который питается от света, а не от электричества, его они хотят использовать для обучения и запуска будущей модели общего искусственного интеллекта (AGI).

Новый чиплет, получивший название «Taichi», представляет собой небольшую часть более широкой мозаики, состоящей из множества отдельных чиплетов (включая модули «Taichi»), которые вместе могут образовывать сложную и мощную вычислительную систему. При достаточном масштабировании это будет достаточно мощно, чтобы обучать и запускать AGI в будущем, утверждают учёные в своей статье, опубликованной 11 апреля в журнале Science.

Китай разрабатывает новый чиплет на основе света, который может питать искусственный интеллект общего назначения, где ИИ умнее людей.
Учёные из Китая разработали крошечный модульный чип, который питается от света, а не от электричества. Изображение: MirageC via Getty Images

AGI — это гипотетическая продвинутая форма искусственного интеллекта (ИИ), которая теоретически будет такой же умной, как и люди, с точки зрения способностей когнитивного мышления. AGI может применяться во многих дисциплинах, тогда как сегодняшние системы искусственного интеллекта могут применяться лишь в очень узком смысле.

Некоторые эксперты считают, что до появления таких систем ещё много лет, поскольку ключевым препятствием является нехватка вычислительных мощностей, в то время как другие считают, что мы создадим AGI-агент уже в 2027 году.

В последние годы учёные начали осознавать ограничения традиционных электронных компонентов, особенно учитывая рост искусственного интеллекта и огромное количество электроэнергии, требуемой для обслуживания этих все более требовательных систем.

Графические процессоры (GPU) стали ключевыми компонентами обучающих систем искусственного интеллекта, поскольку они лучше выполняют параллельные вычисления, чем центральные процессоры (CPU). Но требуемые уровни энергопотребления становятся неприемлемыми по мере увеличения размеров систем, утверждают учёные.

Компоненты же на основе света могли бы стать одним из способов преодоления ограничений традиционной электроники, включая проблемы энергоэффективности.

В поисках света для создания сверхчеловеческого ИИ

Ранее, в феврале, учёные представили дизайн нового типа фотонного микрочипа, который использует фотоны, или частицы света, вместо электронов для управления транзисторами — крошечными электрическими переключателями, которые включаются или выключаются при подаче напряжения. В целом говоря, чем больше транзисторов в чипе, тем большей вычислительной мощностью он обладает и тем больше энергии ему требуется для работы. Чипы на основе света намного менее энергоемки и могут выполнять вычисления намного быстрее, чем традиционные чипы, поскольку они в состоянии выполнять вычисления параллельно.

Современные архитектуры фотонных чипов для моделей искусственного интеллекта состоят из сотен или тысяч параметров, или обучающих переменных. Это делает их достаточно мощными для выполнения базовых задач, таких как распознавание образов, но большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, обучаются с использованием миллиардов или даже триллионов параметров.

Для создания искусственного общего интеллекта (AGI) вероятно потребуются на порядок большие величины — как часть более широкой сети архитектур искусственного интеллекта. На сегодняшний день чертежей для создания системы AGI не существует.

В новом исследовании учёные разработали «Taichi» так, чтобы он работал так же, как и другие чипы на основе света, но его можно масштабировать гораздо лучше, чем конкурирующие конструкции, говорится в их статье. Это связано с тем, что он сочетает в себе несколько преимуществ существующих фотонных чипов, включая «оптическую дифракцию и интерференцию», которые представляют собой способы манипулирования светом в компоненте.

Чтобы протестировать дизайн, исследователи соединили вместе несколько чиплетов «Taichi» и сравнили их архитектуру с другими чипами на основе света в ключевых областях.

Их архитектура достигла сетевого масштаба в 13,96 миллиона искусственных нейронов — по сравнению с 1,47 миллиона в следующем по величине конкурирующем проекте — с показателем энергоэффективности в 160,82 триллиона операций на ватт (ТОПС/Вт, или TOPS/W). Следующий лучший результат, который они отметили в своей статье, был получен в исследовании, опубликованном в 2022 году, в котором фотонный чип достиг 2,9 ТОПС/Вт. Многие традиционные нейронные процессоры (NPU) и другие микросхемы достигают производительности менее 10 ТОПС/Вт.

Исследователи также заявили, что их архитектура на основе «Taichi» в два раза мощнее, чем другие фотонные системы, но они не ссылались на это напрямую. Между тем, в тестах они использовали распределенную сеть «Taichi» для выполнения задач, включая категоризацию изображений, а также генерацию контента изображений, в качестве доказательства концепции, а не для оценки производительности.

«»Taichi» указывает на большой потенциал встроенных фотонных вычислений для обработки множества сложных задач с использованием больших сетевых моделей, что позволяет применять оптические вычисления в реальной жизни, — сказали ученые. — Мы ожидаем, что «Taichi» ускорит разработку более мощных оптических решений в качестве важнейшей поддержки базовой модели и новой эры AGI.»

Правописание уведомления вебмастера


Понравилось? Поделитесь с друзьями!

Комментарии

- комментариев

Включить уведомления Да Спасибо, не надо
На платформе MonsterInsights