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      知名光子計(jì)算初創(chuàng),推出旗下首款商用光子處理器!

      2024-11-29 10:39:18來源:OFweek光通訊網(wǎng) 關(guān)鍵詞:光子處理器處理器閱讀量:22037

      導(dǎo)讀:Q.ANT的NPU專為人工智能推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模擬等計(jì)算密集型應(yīng)用而打造,旨在解決現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)。例如,它可以用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的數(shù)字識(shí)別等任務(wù)。
        近日,德國通快集團(tuán)旗下的光子計(jì)算技術(shù)子公司Q.ANT宣布推出其首個(gè)商業(yè)產(chǎn)品——基于LENA計(jì)算架構(gòu)的光子本地處理單元(NPU)。這款NPU專為高性能計(jì)算和人工智能(AI)應(yīng)用設(shè)計(jì),可安裝于19英寸機(jī)架式服務(wù)器上。
       
        相較于傳統(tǒng)的CMOS技術(shù),Q.ANT的NPU在能效上實(shí)現(xiàn)了30倍的提升,并且計(jì)算速度也有顯著提高。這一突破性的進(jìn)步有望對(duì)全球AI驅(qū)動(dòng)的行業(yè)及數(shù)據(jù)中心的碳足跡和運(yùn)營成本產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
       
        該NPU與現(xiàn)有的計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)完全兼容,因?yàn)樗捎昧诵袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)的PCI Express接口。通過光子而非電子執(zhí)行復(fù)雜的非線性數(shù)學(xué)運(yùn)算,Q.ANT的NPU在能源效率和計(jì)算速度上均超越了傳統(tǒng)的CMOS技術(shù)。
       
        Q.ANT的NPU專為人工智能推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模擬等計(jì)算密集型應(yīng)用而打造,旨在解決現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)。例如,它可以用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的數(shù)字識(shí)別等任務(wù)。
       
        Q.ANT首席執(zhí)行官M(fèi)ichael F?rtsch博士表示:“隨著我們的光子芯片技術(shù)現(xiàn)在通過標(biāo)準(zhǔn)PCIe接口可用,我們將光子學(xué)的強(qiáng)大力量直接帶入了現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中。這是開發(fā)人員首次能夠創(chuàng)建AI應(yīng)用程序,并探索光子計(jì)算的能力,特別是在復(fù)雜的非線性計(jì)算方面。以GPT-4查詢?yōu)槔?,專家?jì)算出其用電量是普通互聯(lián)網(wǎng)搜索請(qǐng)求的10倍。而我們的光子計(jì)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(quán)原生算法)平臺(tái)架構(gòu),該平臺(tái)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(jí)實(shí)現(xiàn)了超越傳統(tǒng)CMOS技術(shù)的數(shù)學(xué)和算法密度。例如,在傳統(tǒng)計(jì)算中需要數(shù)百萬個(gè)晶體管的傅里葉變換,在LENA平臺(tái)上可以用一個(gè)光學(xué)元件完成。
       
        基于上述架構(gòu),光子學(xué)可以在幾十GHz的帶寬上運(yùn)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(gè)晶體管來執(zhí)行簡單的8位乘法,而Q.ANT的NPU僅需一個(gè)光學(xué)元件即可實(shí)現(xiàn)。此外,通過在芯片上使用多個(gè)波長的光來運(yùn)行計(jì)算,Q.ANT進(jìn)一步增加了計(jì)算密度。
       
        由于采用了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的PCI-Express,Q.ANT的NPU與當(dāng)前設(shè)備兼容,并可通過額外的PCIe卡進(jìn)行升級(jí),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(quán)限,展示其光子芯片技術(shù)如何執(zhí)行復(fù)雜的AI任務(wù)。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(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(jì)算行業(yè)對(duì)能源效率的需求日益迫切。除了訓(xùn)練新的大型語言模型外,AI推理也是一個(gè)特別耗能的應(yīng)用。Q.ANT的NPU有望在人工智能推理和訓(xùn)練性能方面產(chǎn)生首個(gè)影響,為高效、可持續(xù)的AI計(jì)算鋪平道路。
       
        法國Yole集團(tuán)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(xué)運(yùn)算,傳統(tǒng)GPU對(duì)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(fù)雜性、系統(tǒng)集成困難和校準(zhǔn)成本等問題,一些公司已縮減規(guī)?;蜣D(zhuǎn)向其他技術(shù)。
       
        然而,Q.ANT的新產(chǎn)品重新點(diǎn)燃了克服這些挑戰(zhàn)的希望,推動(dòng)了更環(huán)保的計(jì)算解決方案的發(fā)展。F?rtsch博士表示:“想象一下這樣一個(gè)未來:高性能計(jì)算只需最少的能量,卻至少和我們的大腦一樣強(qiáng)大。這就是原生計(jì)算背后的愿景。”
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