قام فريق من العلماء من جامعة Shanghai JiaoTong وجامعة Tsinghua بتطوير شريحة حوسبة بصرية أسرع بمئة مرة وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة من أجهزة الذكاء الاصطناعي الرائدة من Nvidia للقيام بمهام توليدية مثل إنشاء الفيديو وتوليف الصور.

الجهاز يسمى LightGen، الموصوفة في المجلة علوم. فهو يدمج أكثر من مليوني خلية عصبية ضوئية، وهذا العدد المثير للإعجاب يمكن أن يكون أكثر من ذلك – ومن الممكن توسيع نطاقه، وفقًا لما ذكره البروفيسور المساعد في جياو تونغ تشن ييتونغ، الذي قاد عملية التطوير.

وقالت: “يفتح هذا طريقًا جديدًا لجلب بنيات الرقائق المتقدمة إلى مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة اليومية دون التضحية بالأداء، ولكن بسرعة وكفاءة أكبر – من أجل التنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي”.

إن التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي مثير للإعجاب – فقد تعلمت النماذج التوليدية كيفية إنشاء صور واقعية وحتى مقاطع فيديو، لكن هذا يتطلب قوة حاسوبية هائلة وتكاليف طاقة هائلة. مع اقتراب الرقائق الإلكترونية التقليدية من حدودها المادية، تحول العلماء إلى الحوسبة الضوئية.

الفوتونات بدلا من الإلكترونات

تعتمد أجهزة الكمبيوتر التقليدية على تدفق من الإلكترونات لنقل المعلومات ومعالجتها، لكن الحوسبة الضوئية تستخدم نبضات الليزر بدلاً من ذلك، وتؤدي العمليات بسرعة الضوء. وتتميز الإشارات الضوئية أيضًا بالحد الأدنى من استهلاك الطاقة والاستجابة الفورية تقريبًا لطلبات المستخدم.

ومع ذلك، حتى الآن، تكافح أنظمة الحوسبة الضوئية مع مهام الذكاء الاصطناعي التوليدية المعقدة – مثل تركيب الصور أو إنشاء الفيديو – بسبب القيود في بنيتها وخوارزميات التعلم المتخلفة.

ركز تطوير LightGen على ثلاثة مجالات: إنشاء بنية جديدة، وتطوير خوارزمية تعليمية مبتكرة، وتحقيق تعبئة عالية الكثافة على الرقاقة.

• معماريا، تم إنشاء الفريق “الفضاء البصري المخفي” – شيء مثل “وحدة فصل المحور” القابلة للتطوير للضوء – حيث يمكن نقل البيانات في الشكل الأكثر ضغطًا بسرعة عالية، مما يضمن ضغط المعلومات واستردادها بكفاءة.
• تم تجميعها خوارزمية التعلم التوليدية، والتي، على عكس الإصدارات التقليدية، لا تتطلب مجموعات بيانات ضخمة. وبدلاً من ذلك، استخدموا خوارزمية تعلم غير خاضعة للرقابة سمحت لـ LightGen بالتعلم والإبداع من خلال التعرف على الأنماط الإحصائية في البيانات، تمامًا كما يفعل الإنسان.
• أخيراً، أكثر من 2 مليون خلية عصبية ضوئية وضعت على شريحة بمساحة 136.5 متر مربع. مم، مما يؤدي إلى إنشاء شبكة معقدة قادرة على توليد صور عالية الدقة.

نتائج مبهرة

أظهرت التجارب قدرات LightGen، بما في ذلك إنشاء صور حيوانات بدقة 512 × 512 بكسل في مجموعة متنوعة من الفئات والألوان والتعبيرات والخلفيات الغنية بالتفاصيل والمتسقة لغويًا.

بشكل متحفظ، حققت LightGen سرعة حوسبة للنظام تبلغ 3.57·10⁴ تريليون عملية في الثانية (TOPS) وكفاءة في استخدام الطاقة تبلغ 6.64·10⁴ TOPS/واط.

وهذا يعني أن أدائها الإجمالي أسرع بمئة مرة من الرقائق الإلكترونية الرائدة مثل منتج Nvidia A100 الرائد.

وخلص الباحثون إلى أن “تحسينات LightGen في السرعة الحسابية وكفاءة الطاقة ترتبط بشكل جيد مع التخفيضات المقاسة تجريبيًا في تكاليف الوقت والطاقة، مع تحقيق LightGen تجريبيًا جودة توليد مماثلة لنماذج الذكاء الاصطناعي الإلكترونية في العالم الحقيقي على Nvidia A100”.