Lightmatter đã công bố một bước đột phá trong lĩnh vực máy tính quang học với bộ xử lý AI có khả năng chạy các mạng nơ-ron phức tạp như ResNet và BERT. Được xuất bản trên tạp chí Nature, phát triển này tuyên bố là bộ xử lý quang học đầu tiên có thể thực thi các mô hình AI thực tế với độ chính xác tương đương với hệ thống điểm động 32-bit truyền thống. Cộng đồng công nghệ đang sôi nổi thảo luận về việc liệu đây có phải là giải pháp thay thế lâu nay được mong đợi cho máy tính dựa trên transistor hay không.
 |
|---|
| Đột phá của Lightmatter trong điện toán photonic làm nổi bật những tiến bộ trong công nghệ xử lý AI, mở đường cho các đổi mới trong tương lai |
Thực tế đằng sau sự cường điệu
Mặc dù Lightmatter trình bày điều này như một bước đột phá mang tính cách mạng, những người đam mê công nghệ nhanh chóng chỉ ra rằng máy tính quang học không hoàn toàn mới. Khái niệm sử dụng hệ thống tương tự cho tính toán AI đã được khám phá trong nhiều năm, với một số người lưu ý rằng các mô hình tương tự đã được thảo luận công khai từ ba năm trước. Tuy nhiên, điều làm cho hệ thống này khác biệt là việc triển khai thực tế - đây không chỉ là một nguyên mẫu phòng thí nghiệm khác mà là một bộ xử lý hoạt động có thể xử lý các mô hình AI sẵn sàng sản xuất.
Hệ thống đạt được 65 TOPS (nghìn tỷ phép tính mỗi giây) trong khi tiêu thụ ít hơn 80 watt tổng công suất. Thú vị là các thành phần xử lý quang học chỉ sử dụng 1,65 watt, trong khi phần công suất còn lại dành cho các thiết bị điện tử hỗ trợ như bộ chuyển đổi tương tự-số, bộ nhớ và hệ thống đầu vào/đầu ra. Cách tiếp cận lai này vẫn yêu cầu khoảng 50 tỷ transistor cho các chức năng không tính toán.
Thông số kỹ thuật Bộ xử lý quang học Lightmatter:
- Hiệu suất: 65 TOPS (nghìn tỷ phép tính mỗi giây)
- Tổng công suất tiêu thụ: <80W
- Công suất xử lý quang học: 1.65W
- Linh kiện điện tử hỗ trợ: ~50 tỷ transistor
- Các mô hình được hỗ trợ: ResNet, BERT, học tăng cường sâu Atari
- Định dạng số: ABFP (Adaptive Block Floating Point)
- Các thành phần được điều khiển: ~1 triệu linh kiện quang học
 |
|---|
| Các linh kiện điện tử khác nhau minh họa cho phương pháp kết hợp được sử dụng trong bộ xử lý tính toán quang học của Lightmatter , nhấn mạnh việc triển khai thực tế của nó |
Thách thức kỹ thuật và giải pháp
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy sự hoài nghi về một số tuyên bố kỹ thuật, đặc biệt là xung quanh độ chính xác và độ chính밀. Bộ xử lý sử dụng một định dạng số chuyên biệt gọi là ABFP (Adaptive Block Floating Point) để xử lý các yêu cầu độ chính xác của các mô hình AI. Cách tiếp cận này nhóm các số thành các khối và gán các số mũ chung, giảm lỗi lượng tử hóa thường gây khó khăn cho các hệ thống tương tự.
Một thách thức lớn được các chuyên gia nhấn mạnh là tính không ổn định vốn có của các thành phần quang học. Sự thay đổi nhiệt độ có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất, đòi hỏi kiểm soát tích cực khoảng một triệu phần tử quang học bằng các mạch chuyên dụng. Điều này tăng thêm độ phức tạp nhưng cần thiết cho độ chính xác cao cần thiết trong tính toán AI.
 |
|---|
| Cận cảnh của một bo mạch in, cho thấy thiết kế phức tạp và các linh kiện thiết yếu để đạt độ chính xác cao trong xử lý photonic |
Mối quan ngại về chi phí và khả năng tiếp cận
Thông báo này đã gây ra cuộc tranh luận về khả năng chi trả máy tính, với Lightmatter tuyên bố rằng các cách tiếp cận mở rộng truyền thống sẽ làm cho máy tính trở nên không thể chi trả được. Tuy nhiên, các thành viên cộng đồng đã phản bác khẳng định này, lưu ý rằng máy tính thực sự rẻ hơn bao giờ hết khi điều chỉnh theo lạm phát. Một người bình luận quan sát rằng các PC 386 từ đầu những năm 1990 có giá hơn 3.000 đô la Mỹ theo giá tiền ngày nay, trong khi các hệ thống hiện đại cung cấp khả năng vượt trội hơn nhiều với giá thấp hơn.
Giống như nói 'ô tô đã quá đắt đỏ' trong khi nhìn vào những chiếc Ferrari.
Vấn đề thực sự dường như là chi phí của phần cứng tiên tiến nhất, chứ không phải máy tính nói chung. Các GPU cao cấp có giá cao một phần do động lực thị trường và cạnh tranh hạn chế, chứ không phải do những hạn chế mở rộng cơ bản.
So sánh giá máy tính trong lịch sử:
- PC 386 đầu thập niên 1990: >$3,000 USD (đã điều chỉnh theo lạm phát)
- PC 486 đầu thập niên 1990: ~$5,000 USD (đã điều chỉnh theo lạm phát)
- Laptop 486 (đầu thập niên 1990): $6,000 USD
- Laptop cũ hiện đại: $15 USD (chức năng cơ bản)
- Khuyến nghị RAM hiện đại: tối thiểu 16GB để có trải nghiệm máy tính lý tưởng
Ý nghĩa tương lai
Bất chấp những cuộc tranh luận, có sự đồng thuận rộng rãi rằng máy tính quang học tương tự có thể đóng vai trò quan trọng trong tương lai của AI. Công nghệ này có thể cho phép các mô hình AI chạy hiệu quả trên robot tự động và các thiết bị khác bị hạn chế về năng lượng. Một số người hình dung những khả năng thậm chí còn tham vọng hơn, như các chip dựa trên thủy tinh thụ động thực hiện suy luận AI chỉ sử dụng ánh sáng, tiêu thụ gần như không có năng lượng.
Cách tiếp cận lai được Lightmatter thực hiện - kết hợp xử lý quang học với điện tử truyền thống - phản ánh cách các công nghệ biến đổi khác đã được áp dụng. GPU ban đầu bổ sung cho CPU cho đồ họa trước khi mở rộng sang máy tính tổng quát, và các bộ xử lý quang học có thể đi theo con đường tương tự như các bộ tăng tốc AI chuyên biệt.
Mặc dù vẫn còn những câu hỏi về chi phí sản xuất, khả năng mở rộng và tính khả thi lâu dài, phát triển này đại diện cho một bước quan trọng hướng tới các giải pháp thay thế thực tế cho máy tính dựa hoàn toàn trên transistor. Cho dù nó trở thành nền tảng cho chương tiếp theo của máy tính hay vẫn là một giải pháp chuyên biệt, nó chứng minh rằng ngành công nghiệp đang tích cực khám phá các con đường vượt ra ngoài việc mở rộng silicon truyền thống.
Tham khảo: A NEW KIND OF COMPUTER