В понедельник IBM объявил о прорыве в области технологии оптики, который обещает значительно улучшить способ обучения центров обработки данных и запуска моделей генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Его новая технология совместной оптической оптики (сопутствующая оптика) в основном позволяет вводить мощность оптики внутри чипа, позволяя соединениям в центрах обработки данных достигать скорости света.
Выступая перед журналистами на брифинге для СМИ, Мукеш Харе, генеральный директор IBM Semiconductor, сказал, что телекоммуникационная индустрия добилась значительных успехов в создании более быстрых чипов, но скорость связи между этими чипсами не поспевала на этом. Существует разрыв на несколько порядков между скоростью роста в вычислительной мощности и скоростью роста скорости связи между чипами.
На самом деле, на более базовом уровне чипы все еще общаются через электричество, они используют медные провода »,-отметил он. И все мы знаем, что лучшая коммуникационная технология-это оптоволоконная оптика, поэтому она используется повсюду в связи с большими расстояниями».
Несмотря на то, что в течение некоторого времени существует совместная оптика в течение некоторого времени, IBM произвела революцию в коэффициенте оптики, разработав новую технологию оптического волновода полимерного оптического волновода (PWG), которая позволяет производителям чипов размещать кремниевые фотонные чипы в область края - ценное пространство, известное как «основное недвижимость» - и затем использовать ее в первый раз. Технология PWG позволяет производителям чипов разместить в шесть раз больше оптических волокон в краю кремнической фототонной чипы - ценное пространство, известное как «главная недвижимость», чем когда -либо прежде. Каждое волокно примерно в три раза выше, чем человеческие волосы, может простираться от нескольких сантиметров до сотен метров и может передавать данные в терабитах в секунду.
Что все это значит?
Компания заявляет, что технология позволит в 80 раз быстрее пропускную способность между чипами в 80 раз, чем возможно, сегодня с использованием электроники, и снизить потребление энергии более чем на пять раз.
Это также может сделать обучение крупных языковых моделей (LLMS) в пять раз быстрее, сокращая время, необходимое для обучения стандартного LLM от трех месяцев до трех недель, причем повышение производительности увеличивается по мере увеличения более крупных моделей и большего количества графических процессоров.
В дополнение к тому, что графические процессоры и педали газа быстрее общались друг с другом, эта технология может переопределить способ, которым вычислительная отрасль передает данные с высокой пропускной способностью через советы и серверы.
Харе сказал: «Мы очень рады представить силу света радикально ускорить мир ИИ и многих других приложений».
Когда его спросили, когда технология будет коммерциализироваться, Харе сказал, что исследовательский отдел IBM «готов использовать ее».
