مع تزايد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت كفاءة الطاقة تحديًا كبيرًا. تقدم شريحة LightGen الضوئية الجديدة حلاً واعدًا.
شريحة الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الضوء أسرع بمئة مرة من أفضل معالج Nvidia
مع تزايد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، أصبح استهلاك الطاقة عائقًا كبيرًا. قد تساعد شريحة الذكاء الاصطناعي الضوئية بالكامل في تنفيذ مهام توليد الصور والفيديو بسرعات وكفاءات تفوق بكثير الأجهزة الحالية.
تحديات الطاقة في نماذج الذكاء الاصطناعي
يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية كمية هائلة من الطاقة الحاسوبية. ولكن مع تزايد الطلب، أصبح تشغيل النماذج لإنشاء الصور أو النصوص أو الفيديو، المعروف باسم الاستدلال، يستنزف الموارد بشكل أكبر.
تعتبر نماذج توليد الفيديو والصور كثيفة الاستهلاك للطاقة. بينما تتحسن كفاءة هذه النماذج باستمرار، وجدت دراسة في عام 2023 أن توليد 1000 صورة باستخدام نموذج رائد أنتج انبعاثات كربونية تعادل قيادة سيارة تعمل بالبنزين لأكثر من أربعة أميال.
الحوسبة الضوئية كحل واعد
تعتبر الحوسبة الضوئية، حيث تستخدم المعالجات الضوء بدلاً من الكهرباء، نهجًا واعدًا لتقليل استهلاك الطاقة. تسعى عدة شركات ناشئة ممولة جيدًا إلى تحقيق تقدم في هذا المجال. لكن معظم الإنجازات كانت محدودة بمهام أبسط مثل تصنيف الصور أو توليد النصوص.
الآن، أظهر باحثون من جامعة شنجهاي جياو تونغ وجامعة تسينغhua في الصين شريحة ضوئية كاملة تسمى LightGen، التي تعتبر أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بأكثر من 100 مرة من معالج Nvidia الرائد في مهام مثل توليد الفيديو والصور.
تصميم مبتكر لشريحة LightGen
تقدم LightGen طريقة جديدة لربط معماريات الشرائح الجديدة بالذكاء الاصطناعي المعقد دون التأثير على الأداء، مع سرعة وكفاءة تفوق بكثير ما هو متاح حاليًا، كما كتب الباحثون في ورقة حديثة حول الشريحة في Science.
جانب رئيسي في التصميم الجديد هو كثافته. تتطلب النماذج التوليدية عادةً ملايين المعلمات لإنتاج مخرجات عالية الجودة، لكن الشرائح الضوئية السابقة كانت تحتوي، في أفضل الأحوال، على بضع آلاف من الخلايا العصبية الاصطناعية. ومع استخدام التعبئة ثلاثية الأبعاد، تدمج LightGen أكثر من مليوني خلية عصبية على جهاز بحجم ربع بوصة مربعة.
يسمح هذا التعزيز في المعالجة للشريحة بالعمل مع صور بدقة تصل إلى 512 × 512 بكسل. كانت الشرائح الضوئية القديمة تقسم الصور عالية الدقة إلى قطع أصغر لمعالجتها، مما يستغرق وقتًا أطول ويقلل من قدرة النموذج على رسم العلاقات الإحصائية بين القطع المختلفة.
مساحة الكم الضوئية
ابتكر الباحثون أيضًا شيئًا يسمى “مساحة الكم الضوئية”. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، جزئيًا، عن طريق ضغط البيانات عالية الأبعاد إلى تمثيلات أبسط. يجبر هذا النماذج على إزالة المعلومات الأقل أهمية والاحتفاظ فقط بالأجزاء الأساسية.
ثم يتم تخزين هذه التمثيلات المكثفة في خريطة متعددة الأبعاد من المفاهيم تُعرف باسم مساحة الكم. تستخدم النماذج هذه التمثيلات لتوليد مخرجات جديدة عند إعطائها موجهًا.
تمكن مطورو LightGen من تكرار هذه العملية بالكامل بطريقة ضوئية. في شريحتهم، يتم نقل صورة بدقة كاملة عبر مشفر ضوئي يتكون من عدة أسطح ميتا – هياكل رقيقة للغاية مصممة للتلاعب بالضوء – ثم يتم توصيلها بمجموعة من الألياف الضوئية.
تقوم هذه العملية بتصفية البيانات عالية الترتيب بشكل طبيعي، مما يؤدي إلى تكثيف المعلومات إلى تمثيلات أبسط، والتي يتم تخزينها بعد ذلك في مجموعة الألياف كمساحة الكم الضوئية. ثم تأخذ مجموعة أخرى من الأسطح الميتا في الطرف الآخر من الجهاز، والتي يمكن تبديلها حسب المهمة، المخرجات من هذه المساحة وتستخدمها لتوليد صور عالية الدقة.
نهج تدريب مبتكر
ابتكر الفريق أيضًا نهج تدريب مبتكر. هنا، تتعلم الشريحة تمثيلات احتمالية للبيانات التدريبية، مما يجعل من الممكن معالجة مهام أكثر تعقيدًا، مثل إنشاء مخرجات جديدة. هذا تطور واعد. حتى الآن، كانت معظم الشرائح الضوئية تركز على الاستدلال وليس التدريب.
اختبر الفريق شريحتهم على عدة مهام صعبة، بما في ذلك توليد صور عالية الدقة للحيوانات، وتحويل الصور إلى أنماط فنية مختلفة، وحتى تحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى نماذج ثلاثية الأبعاد. ومن الجدير بالذكر أن الشريحة حققت سرعات وكفاءات في استهلاك الطاقة أفضل بأكثر من مرتبتين من مرتبة معالج Nvidia A100، أحد أقوى شرائح الذكاء الاصطناعي في الشركة.
المستقبل الواعد للمعالجات الضوئية
لا تزال الشريحة الضوئية الجديدة غير جاهزة للخروج من المختبر بعد. لا تزال تعتمد على ليزر كبيرة ومعدلات ضوئية فضائية لتوليد إشارات الإدخال، والأسطح الميتا المركزية في تصميمها مصنوعة حاليًا بعمليات متخصصة بدلاً من تلك التي قد تجدها في مصانع الشرائح القياسية.
ومع ذلك، مع المزيد من التطوير، تشير الأعمال إلى أن المعالجات الضوئية يمكن أن تكون وسيلة سريعة وفعالة من حيث الطاقة لتشغيل أحدث تقنيات صناعة الذكاء الاصطناعي التي تزداد استهلاكًا للطاقة.
مع استمرار التطوير، قد تصبح المعالجات الضوئية مستقبل الذكاء الاصطناعي، مما يوفر سرعة وكفاءة طاقة غير مسبوقة.
