Lightmatter apresenta processador fotônico ecológico para acelerar a IA

Lightmatter, que se autodenomina “o principal desenvolvedor de processadores fotônicos de silício”, revelou o chip de inteligência artificial fotônica – um acelerador universal para algoritmos de IA que usa fótons, não elétrons, para transferir e processar dados.

Segundo os desenvolvedores, o uso da luz para cálculos e troca de dados dentro do microcircuito reduz o consumo de energia e o aquecimento em várias ordens de magnitude, além de levar a um aumento significativo na velocidade do processador.

Desde 2010, a empresa destaca que a quantidade de capacidade de computação necessária para treinar algoritmos avançados de inteligência artificial cresceu cinco vezes em comparação com o crescimento nas capacidades de circuitos integrados eletrônicos que são escalonáveis ​​de acordo com a Lei de Moore. Para eliminar essa discrepância, é necessário um salto quântico.

«O Departamento de Energia dos Estados Unidos estima que a tecnologia de computadores e comunicações consumirá mais de 8% da energia mundial até 2030. Os transistores que são a base dos processadores tradicionais não estão melhorando; eles são muito quentes. O crescimento de data centers maiores é um beco sem saída no progresso computacional ”, diz Nicholas Harris, fundador e CEO da Lightmatter. – Precisamos de um novo paradigma de computador. Os processadores ópticos Lightmatter são significativamente mais rápidos e mais eficientes em termos de energia do que os processadores tradicionais. Estamos simultaneamente promovendo a computação e reduzindo seu impacto em nosso planeta. ”

A Lightmatter deve revelar sua arquitetura de processador fotônico em 18 de agosto no evento HotChips32. No momento, sabe-se que o processador, fabricado com tecnologia bulk, usa mais de um bilhão de transistores FinFET, dezenas de milhares de dispositivos aritméticos de fótons, bem como centenas de conversores de dados.

Ele também aponta que o processador Lightmatter funciona com estruturas de aprendizado de máquina padrão, incluindo PyTorch e TensorFlow, permitindo os algoritmos de IA mais avançados.