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近日，德國通快集團旗下的光子計算技術子公司Q.ANT宣布推出其首個商業(yè)產(chǎn)品——基于LENA計算架構的光子本地處理單元(NPU)。這款NPU專為高性能計算和人工智能(AI)應用設計，可安裝于19英寸機架式服務器上。
相較于傳統(tǒng)的CMOS技術，Q.ANT的NPU在能效上實現(xiàn)了30倍的提升，并且計算速度也有顯著提高。這一突破性的進步有望對全球AI驅動的行業(yè)及數(shù)據(jù)中心的碳足跡和運營成本產(chǎn)生深遠影響。
該NPU與現(xiàn)有的計算生態(tài)系統(tǒng)完全兼容，因為它采用了行業(yè)標準的PCI Express接口。通過光子而非電子執(zhí)行復雜的非線性數(shù)學運算，Q.ANT的NPU在能源效率和計算速度上均超越了傳統(tǒng)的CMOS技術。
Q.ANT的NPU專為人工智能推理、機器學習和物理模擬等計算密集型應用而打造，旨在解決現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)。例如，它可以用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡推理的數(shù)字識別等任務。
Q.ANT首席執(zhí)行官Michael F?rtsch博士表示：“隨著我們的光子芯片技術現(xiàn)在通過標準PCIe接口可用，我們將光子學的強大力量直接帶入了現(xiàn)實世界的應用中。這是開發(fā)人員首次能夠創(chuàng)建AI應用程序，并探索光子計算的能力，特別是在復雜的非線性計算方面。以GPT-4查詢?yōu)槔瑢＜矣嬎愠銎溆秒娏渴瞧胀ɑヂ?lián)網(wǎng)搜索請求的10倍。而我們的光子計算芯片有可能將該查詢的能耗降低30倍。”
利用光來提高速度
Q.ANT的成就，主要得益于其專有的LENA(光授權原生算法)平臺架構，該平臺采用絕緣體芯片上的薄膜鈮酸鋰，自2018年公司成立以來一直在開發(fā)這種光子材料。通過精確的光控制，Q.ANT在芯片級實現(xiàn)了超越傳統(tǒng)CMOS技術的數(shù)學和算法密度。例如，在傳統(tǒng)計算中需要數(shù)百萬個晶體管的傅里葉變換，在LENA平臺上可以用一個光學元件完成。
基于上述架構，光子學可以在幾十GHz的帶寬上運行，每秒可以執(zhí)行更多的操作。例如，傳統(tǒng)的CMOS處理器需要1200個晶體管來執(zhí)行簡單的8位乘法，而Q.ANT的NPU僅需一個光學元件即可實現(xiàn)。此外，通過在芯片上使用多個波長的光來運行計算，Q.ANT進一步增加了計算密度。
由于采用了行業(yè)標準的PCI-Express，Q.ANT的NPU與當前設備兼容，并可通過額外的PCIe卡進行升級，以滿足未來更大的處理需求。
今年9月，Q.ANT將向用戶開放云訪問權限，展示其光子芯片技術如何執(zhí)行復雜的AI任務。在展示系統(tǒng)中，用戶可以從修改后的MNIST數(shù)據(jù)庫中選擇手寫數(shù)字圖像，NPU將使用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡預測數(shù)字，并在光子芯片上執(zhí)行矩陣向量乘法。
需要有效的解決方案
隨著AI的快速發(fā)展，計算行業(yè)對能源效率的需求日益迫切。除了訓練新的大型語言模型外，AI推理也是一個特別耗能的應用。Q.ANT的NPU有望在人工智能推理和訓練性能方面產(chǎn)生首個影響，為高效、可持續(xù)的AI計算鋪平道路。
法國Yole集團的光電和傳感首席分析師Eric Mounier說：“新一代處理器最終提供了優(yōu)越的數(shù)學運算，傳統(tǒng)GPU對能量的要求太高。”
充滿挑戰(zhàn)的局面
盡管許多公司都在追求光子處理器，但由于制造復雜性、系統(tǒng)集成困難和校準成本等問題，一些公司已縮減規(guī)?；蜣D向其他技術。
然而，Q.ANT的新產(chǎn)品重新點燃了克服這些挑戰(zhàn)的希望，推動了更環(huán)保的計算解決方案的發(fā)展。F?rtsch博士表示：“想象一下這樣一個未來：高性能計算只需最少的能量，卻至少和我們的大腦一樣強大。這就是原生計算背后的愿景。”
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