Os EUA proibiram a venda dos mais recentes aceleradores da Nvidia e de outros fabricantes para a China, o que levou cientistas do Império Celestial a encontrarem uma resposta assimétrica: eles criaram um poderoso processador óptico com um conjunto impressionante de características. O destaque do chip Meteor-1 para computação óptica foi o paralelismo máximo alcançado por meios relativamente simples. Essa propriedade faltava na óptica computacional, que já havia comprovado sua eficiência e suporte a altas frequências.
Fonte da imagem: SIOM
«A computação óptica… poderia atender às crescentes demandas computacionais da inteligência artificial e criar uma onda de novas aplicações”, escreveram os cientistas em um artigo descrevendo o projeto.
De acordo com um relatório da publicação chinesa DeepTech publicado na semana passada, o chip atinge um pico teórico de potência computacional de 2.560 TOPS (trilhões de operações por segundo) a uma frequência óptica de 50 GHz – um nível de desempenho comparável ao das principais GPUs da Nvidia. Em particular, a mais recente placa de vídeo GeForce RTX 5090 da Nvidia atingiu um máximo de 3.352 TOPS, enquanto sua antecessora, a RTX 4090, atingiu apenas 1.321 TOPS. O chip Meteor-1 foi o primeiro a desafiar as inovações comerciais.
À medida que os processadores eletrônicos tradicionais enfrentam limitações físicas fundamentais relacionadas à geração de calor, efeitos quânticos e consumo proibitivo de energia, a computação óptica está se tornando uma área crucial para o desenvolvimento futuro. Suas vantagens inerentes, como velocidade ultra-alta, alta largura de banda, baixo consumo de energia e latência mínima, permitem superar essas barreiras.
O progresso na computação óptica há muito tempo se concentra na solução de dois problemas principais: aumentar o tamanho do conjunto de comutadores, moduladores e outros componentes, e aumentar a frequência óptica. Os protótipos atuais, exemplificados pelos chips da TSMC e da Caltech, estão superando limitações técnicas e físicas. Isso nos leva ao próximo obstáculo, que é o aumento do paralelismo na computação.
Em um artigo publicado em 17 de junho no periódico eLight, Xie Peng e Han Xilin do Instituto de Óptica e Mecânica Fina de Xangai (SIOM) e Hu Guangwei da Universidade Tecnológica de Nanyang (NTU) em Cingapura detalharam um novo sistema de computação óptica que pode suportar mais de 100 canais de frequência em um único chip fotônico.
«Essa conquista permite um aumento de 100 vezes (ou mais) no desempenho da computação óptica por meio de paralelismo ultra-alto sem aumentar o tamanho do chip, oferecendo um novo caminho tecnológico para futuros computadores ópticos”, diz o artigo.
O sistema integrado Meteor-1 tem uma arquitetura totalmente desenvolvida internamente, incluindo a fonte de luz, interação óptica, computação óptica e placa de driver de matriz de modulação.
O chip da fonte de luz utiliza um pente de frequência óptica integrado com um ressonador de microcavidade, cujo espectro de saída excede 80 nm e suporta mais de 200 comprimentos de onda. Esta fonte de múltiplos comprimentos de onda de chip único substitui centenas de lasers individuais, reduzindo significativamente o tamanho do sistema, o consumo de energia e o custo, além de aumentar o grau de integração.
O chip de computação óptica central possui alta largura de banda e processamento de sinal paralelo de baixa latência. Além disso, a placa de driver especialmente projetada possui mais de 256 canais para controle preciso do sinal óptico e processamento eficiente.
Durante os experimentos, o Meteor-1 estabeleceu um recorde mundial ao executar mais de 100 tarefas simultaneamente. Operando a 50 GHz, um único chip forneceu um poder de computação máximo teórico de mais de 2560 TOPS.
«“Com nosso esquema de computação óptica paralela, métricas-chave como eficiência computacional, consumo de energia e latência podem potencialmente superar a computação eletrônica tradicional”, disseram os cientistas. “Acreditamos firmemente que a computação óptica, que pode resolver o problema de escalabilidade graças à nossa abordagem, pode atender às crescentes necessidades computacionais da inteligência artificial e dar origem a uma onda de novas aplicações.”