Стартап создал оптический процессор, вдесятеро мощнее NVIDIA Vera Rubin и в 10 000 раз меньше современных чипов

Компания Neurophos, поддерживаемая фондом Билла Гейтса, утверждает, что разработала оптический процессор (OPU), который значительно превосходит существующие компьютеры в вычислениях FP4 / INT4.

Разработчик чипов искусственного интеллекта из Остина (Техас, США) заявляет, что ее чип на порядок мощнее (470 PFLOPS) новейшего суперкомпьютера NVIDIA Vera Rubin NVL72 при потреблении аналогичного количества энергии. Как сообщает The Register, компания достигает этого благодаря использованию большой матрицы и значительно более высокой тактовой частоты.

По словам главы Neurophos Патрика Боуэна, «на чипе есть один фотонный датчик размером 1000 на 1000». Это примерно в 15 раз больше, чем обычная матрица 256 x 256, которая используется в большинстве графических процессоров, используемых для вычислений ИИ. Несмотря на это, компании удалось сделать оптический транзистор примерно в 10 000 раз меньше, чем доступны сейчас. «Вы просто не можете вместить их достаточно на чипе, чтобы получить плотность вычислений, которая отдаленно конкурирует с цифровыми CMOS сегодня», — заметил генеральный директор.

Ускоритель первого поколения будет иметь «оптический эквивалент» одного тензорного ядра размером около 25 мм². Для сравнения, Vera Rubin от NVIDIA имеет 576 тензорных ядер, но разница заключается в том, как Neurophos использует фотонный кристалл. Помимо большего размера матрицы, первый операционный процессор стартапа Tulkas T100 будет работать на частоте 56 ГГц — намного выше, чем мировой рекорд 9,1 ГГц, достигнутый на Intel Core i9-14900KF, и тактовая частота 2,6 ГГц у RTX Pro 6000. Это позволяет ему превзойти остальные процессоры.

Neurophos утверждает, что оптический процессор создан с использованием существующих технологий изготовления полупроводников. Поэтому потенциально возможно привлечь фабрики Intel или TSMC для его массового производства. Процессоры все еще находятся на стадии тестирования и не ожидаются как серийный продукт до 2028 года. Компании также необходимо решить такие проблемы, как потребность в огромном количестве векторных процессоров и статической памяти (SRAM).