Q.ANT анонсувала перший комерційний фотонний процесор

Компанія Q.ANT оголосила про запуск свого першого комерційного продукту - нативного обчислювального блоку (NPU) на основі фотоніки, побудованого на базі розробленої компанією обчислювальної архітектури LENA - Light Empowered Native Arithmetics. Продукт повністю сумісний з наявною сьогодні обчислювальною екосистемою, оскільки постачається на стандартній для галузі карті PCI-Express. Q.ANT NPU виконує складну нелінійну математику, використовуючи світло замість електронів, обіцяючи забезпечити щонайменше 30-кратне підвищення енергоефективності та значне збільшення швидкості обчислень, порівнюючи з традиційною КМОП-технологією. Розроблений для ресурсомістких додатків, таких як штучний інтелект, машинне навчання і моделювання фізики, Q.ANT NPU вже довів свою здатність вирішувати реальні завдання, включаючи розпізнавання чисел для глибокого виведення нейронних мереж.

«Завдяки тому, що наша технологія фотонних чипів тепер доступна на стандартному інтерфейсі PCIe, ми переносимо неймовірну міць фотоніки безпосередньо в реальні додатки. Для нас це не просто процесор - це заява про наміри: екологічність і продуктивність можуть йти пліч-о-пліч», - каже доктор Міхаель Фертш (Michael Förtsch), генеральний директор Q.ANT. «Уперше розробники можуть створювати додатки для штучного інтелекту та досліджувати можливості фотонних обчислень, особливо для складних нелінійних розрахунків. Наприклад, експерти підрахували, що один запит GPT-4 сьогодні споживає в 10 разів більше електроенергії, ніж звичайний запит на пошук в Інтернеті. Наші чіпи для фотонних обчислень здатні скоротити споживання енергії для цього запиту в 30 разів».

Прорив Q.ANT ґрунтується на запатентованій платформі LENA, яка містить тонкоплівковий ніобат літію (TFLN) на ізоляторі. Q.ANT розробляє цей фотонний матеріал з моменту свого заснування у 2018 році. Ця платформа дає змогу точно керувати світлом на рівні чипа. Контролюючи весь ланцюжок створення вартості від пластини до готового процесора і використовуючи своє глибоке розуміння світла, Q.ANT досягає математичної та алгоритмічної щільності, що перевершує традиційну КМОП-технологію. Наприклад, перетворення Фур'є, що вимагає мільйонів транзисторів у традиційних обчислювальних системах, може бути виконано за допомогою одного оптичного елемента.

«Новий підхід Q.ANT до фотонної обробки даних - це революційний крок на шляху до розв'язання проблеми зростальних енергетичних потреб епохи штучного інтелекту», - сказав Ерік Муньє (Eric Mounier), доктор наук, головний аналітик з фотоніки та сенсорики в Yole Group. «Цей прорив став можливий завдяки використанню оптимальних матеріалів для оптичних схем, які Q.ANT розробляла протягом останніх кількох років. Нове покоління процесорів нарешті відкриває доступ до досконаліших математичних операцій, які були занадто енергомісткими для традиційних графічних процесорів. Очікується, що перший ефект буде досягнуто в галузі обчислень і навчання AI, що відкриє шлях до високоефективних і стійких обчислень AI».

Q.ANT NPU здатний знизити вимоги до обчислень для додатків машинного навчання в галузі комп'ютерного зору, навчання і виведення великих мовних моделей (LLM):

- Тестові запуски демонстраційної системи Q.ANT NPU в хмарі з набором даних MNIST показали, що підхід Q.ANT до власних обчислень дає змогу досягти точності, яку можна порівняти з лінійними мережами, за меншого енергоспоживання.

- Моделювання мереж Колмогорова-Арнольда (KAN) показало, що потрібно на 43% менше параметрів, а кількість операцій може бути скорочено на 46%, що робить їх більш ефективним вибором для висновків AI.

- Подальші тести та моделювання розпізнавання зображень показали, що Q.ANT NPU може навчатися значно швидше і досягати точного розпізнавання за використання всього 0,1 млн параметрів і 0,2 млн операцій. Традиційний підхід не може досягти прийнятних результатів навіть за 5,1 млн параметрів і 10 млн операцій.

Крім того, ця технологія дає змогу швидше розв'язувати диференціальні рівняння у фізичних симуляторах, спрощує аналіз часових рядів і підвищує ефективність розв'язування задач із графами. На відміну від стандартної КМОП-технології, Q.ANT NPU обробляє дані за допомогою світла, що дає змогу виконувати більш енергоефективні математичні операції. У той час як звичайний КМОП-помножувач потребує 1200 транзисторів для виконання простого 8-бітного множення, Q.ANT NPU досягає цього за допомогою одного оптичного елемента.

Q.ANT NPU вже можна замовити з постачанням у лютому 2025 року. Q.ANT NPU доступний у вигляді готового сервера Native Processing Server (NPS), який повністю сумісний із традиційним серверним середовищем і може бути інтегрований у будь-який високопродуктивний обчислювальний центр або центр обробки даних. Надаючи раннім користувачам доступ до своєї фотонної технології, Q.ANT прагне прискорити прорив в обчисленнях і відкрити нові горизонти в галузі штучного інтелекту і наукових досліджень, які відкриють значне зростання продуктивності та величезний потенціал енергоощадження всього через кілька років.

Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс нативного обчислювального блоку Q.ANT, відомий як Q.ANT Toolkit, інтегрується з наявними програмними стеками AI та дає змогу розробникам працювати на різних рівнях, від множення до оптимізованих операцій з нейронними мережами. Він також надає велику колекцію прикладів додатків.

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS