Искусственный интеллект, вроде ChatGPT, требует огромных мощностей. Ученые из Центра оптики, фотоники и лазеров (COPL) нашли решение — оптический чип, который передает данные с колоссальной скоростью, почти не тратя энергию. Тонкий, как волос, он использует не только яркость света, но и его фазу — то, как световая волна смещается.

Мы перешли с 56 гигабит в секунду на 1000, — говорит аспирант Алиреза Гераванд, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Nature Photonics.

Что это значит

• За 7 минут можно передать 100 миллионов книг — полный набор данных для обучения ИИ.
• Энергии уйдет всего 4 джоуля — столько нужно, чтобы нагреть миллилитр воды на 1 градус.

В основе технологии — микрорезонаторы: крошечные кольца из кремния, которые кодируют информацию в свете. Одна пара колец отвечает за яркость, другая — за фазу.

Микрорезонатор — это миниатюрное кольцо из кремния, которое «ловит» свет и заставляет его бегать по кругу. Меняя форму или температуру кольца, можно управлять свойствами света, например, закодировать в нем информацию.

Сейчас дата-центры ИИ — это десятки тысяч процессоров, которые «общаются» между собой, как нейроны. Из-за этого инфраструктура растягивается на километры и жрет энергию немыслимыми порциями. Новый чип сокращает расстояние: процессоры работают так, будто стоят в метре друг от друга.

Компании вроде NVIDIA уже пробуют микрорезонаторы, но пока только для яркости. «Десять лет назад мы заложили основу, теперь выходим на новый уровень. Скоро и индустрия подтянется», — заключает Гераванд.

• Главный плюс — снижение энергозатрат. Современные ИИ-модели требуют столько электричества, что их углеродный след сравним с выбросами целой страны. Если чип позволит ужать дата-центры до разумных размеров и сократить энергопотребление, это резко удешевит разработку ИИ и сделает ее экологичнее.
• Вторая выгода — скорость. Быстрая передача данных ускорит обучение моделей. Например, медицинский ИИ, который анализирует снимки, сможет обновляться в реальном времени, а не тратить дни на загрузку новых данных.

Однако отметим проблему масштабирования. Микрорезонаторы чувствительны к температуре и вибрациям. В лаборатории они работают идеально, но в реальных дата-центрах, где тысячи чипов греются и шумят, могут возникнуть сбои. Пока не ясно, как технология поведет себя в промышленных масштабах.

Ранее ученые назвали дата-центры основными загрязнителями и призвали к прозрачной экологической отчетности.