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主题:杞人忧天的AI算力能源需求问题 -- 夜如何其

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家园 光计算更加节能

光计算已经不是什么新概念了,但一直没有形成有工业化能力的通用光计算架构。但对现阶段的AI算力来说光计算可能更适合。

现阶段的AI基本上依赖于大规模的并行计算,而每个计算单元执行的任务却相对很简单,而这正式光计算的长处。比起传统的电计算芯片,光芯片或者光电混合芯片不仅更加节能,而且计算速度上也能达到几个数量级的提升,有望在短期内推出工业化产品。

光进入芯片领域有四大优势:

光在传播的时候不会发热。

光完成一个矩阵运算所要花的时间少,延时远低于电芯片的延时。

光的矩阵乘法并行能力更强,能以更高的通量进行运算。

硅光对于工艺制程的要求相当低,比如 65nm 或 45nm 的 COMS 工艺线就可以满足现在光芯片、光计算所有的要求;而且,硅光未来在技术迭代上,不会对制程有特别的要求,更多是从其他方面进行技术迭代,比如主频、波长数量还有不同的模式。

日前,曦智科技(Lightelligence)发布旗下第二代高性能光子计算处理器——PACE(Photonic Arithmetic Computing Engine),不但成功验证了光子计算可行性,PACE 处理器运算速度与英伟达的 GPU3080 相比,跑循环神经网络算法总共需要花的时间是 GPU 的 1% 以内。

摩尔定律的尽头有“光”,曦智科技的光计算处理器如何做到比GPU提速百倍?

Nature:将光计算与AI推理整合,实现高速高带宽低功耗AI计算

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