Dos avances recientes demuestran que los procesadores que utilizan luz en lugar de electricidad están listos para competir con las arquitecturas electrónicas tradicionales en tareas de IA.
La industria tecnológica se enfrenta a un desafío creciente: las limitaciones físicas de los chips electrónicos tradicionales están dificultando el progreso en áreas como la inteligencia artificial (IA). La acumulación de calor, la resistencia eléctrica y el estancamiento de la Ley de Moore han llevado a buscar alternativas más eficientes. En este contexto, los chips fotónicos, que procesan datos utilizando luz en lugar de electricidad, emergen como una solución prometedora.
Recientemente, dos estudios publicados en la revista Nature han presentado avances significativos en este campo, mostrando que los chips fotónicos pueden competir con los procesadores electrónicos en tareas complejas de IA.
Lightintelligence y el procesador PACE
La empresa singapurense Lightintelligence ha desarrollado el Photonic Arithmetic Computing Engine (PACE), un procesador que integra más de 16.000 componentes fotónicos y electrónicos. Este chip es capaz de realizar operaciones de multiplicación y acumulación de matrices (MAC) con una latencia de tan solo 3 nanosegundos por ciclo, operando a una frecuencia de 1 GHz.
PACE ha demostrado ser especialmente eficaz en la resolución de problemas de optimización complejos, como los modelos de Ising, logrando una mejora de hasta 500 veces en la latencia mínima en comparación con las GPU comerciales actuales.
Lightmatter y la ejecución de modelos avanzados de IA
Por otro lado, la empresa estadounidense Lightmatter ha presentado un procesador fotónico capaz de ejecutar modelos avanzados de IA, como ResNet y BERT, con una precisión comparable a la de los procesadores electrónicos tradicionales. Este chip, que combina componentes fotónicos y electrónicos en un módulo 3D, puede realizar hasta 65,5 billones de operaciones por segundo en formato ABFP de 16 bits, consumiendo solo 78 vatios de energía eléctrica y 1,6 vatios de energía óptica.
Además, el procesador de Lightmatter es compatible con marcos de trabajo de IA populares como PyTorch y TensorFlow, lo que facilita su integración en sistemas existentes.
Implicaciones y futuro de la computación fotónica
Estos avances indican que la computación fotónica no solo es viable, sino que también ofrece ventajas significativas en términos de velocidad y eficiencia energética. Al utilizar luz para procesar datos, estos chips evitan problemas como la resistencia eléctrica y la generación excesiva de calor, lo que les permite operar a velocidades más altas y con menor consumo de energía.
Aunque aún existen desafíos, como la integración con infraestructuras electrónicas existentes y la escalabilidad de la producción, los resultados obtenidos por Lightintelligence y Lightmatter sugieren que la computación fotónica podría desempeñar un papel crucial en el futuro de la IA y otras aplicaciones de alto rendimiento.
Con el continuo crecimiento de la demanda de procesamiento eficiente y la necesidad de superar las limitaciones de la tecnología actual, la luz podría ser la clave para una nueva era en la computación.
