Küresel teknoloji rekabetinin merkezinde yer alan çip krizinde, Çin’den dengeleri değiştirebilecek bir hamle geldi. Araştırmacılar, Nvidia’nın yapay zeka alanındaki hakimiyetine alternatif oluşturabilecek, ‘fotonik’ tabanlı yeni bir mikroçip serisi geliştirdiğini duyurdu. Video üretimi ve görüntü sentezi gibi spesifik üretken yapay zeka görevlerinde, mevcut teknolojiyi hız ve enerji verimliliği açısından geride bıraktığı belirtilen bu teknoloji, ‘dar kapsamlı yapay zeka’ iş yükleri için yeni bir mimari sunuyor.
ELEKTRON YERİNE FOTON KULLANILIYOR
Mevcut piyasa standardı olan Nvidia A100 gibi GPU’lar, işlem yapmak için transistörlerden geçen elektronları kullanıyor. Bu yöntem esneklik sağlasa da yüksek enerji tüketimi ve ısınma sorunlarını beraberinde getiriyor. Çin’in geliştirdiği ACCEL ve LightGen isimli çipler ise elektron yerine fotonları (ışık parçacıklarını) kullanarak optik girişim yoluyla hesaplama yapıyor. Bu yöntem, işlem hızını artırırken enerji tüketimini minimize ediyor.
ESKİ ÜRETİM TEKNOLOJİSİYLE YÜKSEK PERFORMANS
Bu yeni mimarinin en stratejik avantajı, üretim sürecinde gizli. Nvidia’nın çipleri en son teknolojiye sahip, son derece hassas üretim yöntemleri gerektirirken; ACCEL ve LightGen gibi fotonik çipler, daha eski ve erişilebilir üretim süreçleriyle imal edilebiliyor.
Tsinghua Üniversitesi tarafından geliştirilen ACCEL, fotonik bileşenler ve analog elektronik parçaların birleşiminden oluşan hibrit bir yapıya sahip. Çin’in Yarı İletken Üretim Uluslararası Şirketi’nin (SMIC) eski teknolojisiyle üretilebilen bu çip, 4,6 PetaFLOPS (saniyede 4,6 katrilyon işlem) performansına ulaşırken çok düşük güç tüketiyor.
Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve Tsinghua Üniversitesi ortaklığında geliştirilen LightGen ise 2 milyondan fazla fotonik ‘nöron’ ile tamamen optik bir yapı sunuyor. Görüntü oluşturma ve gürültü giderme gibi görevleri, geleneksel çiplerden 100 kat daha hızlı gerçekleştiriyor.
GENEL AMAÇLI DEĞİL, ÖZEL BİR 'ANALOG MAKİNE'
Uzmanlar, bu teknolojinin Nvidia GPU’larının doğrudan bir alternatifi olmadığı konusunda uyarıyor. Nvidia GPU’ları programlanabilir hesap makineleri gibi çok yönlü çalışabilirken, yeni fotonik çipler amaca yönelik üretilmiş ‘analog makineler’ olarak tanımlanıyor. Kod çalıştırma veya model eğitme gibi bellek yoğunluklu işlemlerden ziyade; görüntü tanıma ve düşük ışıkta görme gibi önceden tanımlanmış matematiksel işlemleri kusursuz bir hızla yerine getiriyorlar.
Bu gelişme, fotonik teknolojisinin genel amaçlı bilgisayarların yerini almasa da, dar kapsamlı yapay zeka görevlerinde GPU’lardan çok daha üstün bir performans sergileyebileceğinin en güçlü kanıtı olarak değerlendiriliyor.
