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Gli scienziati cinesi hanno progettato un minuscolo chip modulare alimentato dalla luce anziché dall’elettricità e vogliono utilizzarlo per addestrare ed eseguire un futuro modello di intelligenza generale artificiale (AGI).
Il nuovo chiplet, chiamato “Taichi”, è un piccolo pezzo di un puzzle più ampio formato da molti singoli chiplet (compresi i moduli Taichi) che, insieme, potrebbero formare un sistema informatico sofisticato e potente. Se potenziato a sufficienza, questo sarebbe abbastanza potente da addestrare e gestire un AGI in futuro, sostengono gli scienziati nel loro articolo, pubblicato l’11 aprile sulla rivista Scienza.
L’AGI è un’ipotetica forma avanzata di intelligenza artificiale (AI) che, in teoria, sarebbe altrettanto intelligente quanto gli esseri umani in termini di capacità di ragionamento cognitivo. L’AGI potrebbe essere applicata a molte discipline, mentre i sistemi di intelligenza artificiale di oggi possono essere applicati solo in modo molto ristretto.
Alcuni esperti ritengono che tali sistemi siano lontani molti anni, e che un collo di bottiglia nella potenza di calcolo rappresenti un ostacolo chiave, mentre altri credono che costruiremo un agente AGI già nel 2027.
Negli ultimi anni, gli scienziati hanno iniziato a comprendere i limiti dei componenti elettronici convenzionali, soprattutto data la crescita dell’intelligenza artificiale e l’enorme quantità di energia richiesta per servire questi sistemi sempre più esigenti.
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Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono emerse come componenti chiave nell’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale, perché sono migliori nell’eseguire calcoli paralleli rispetto alle unità di elaborazione centrale (CPU). Ma i livelli di consumo energetico richiesti stanno diventando insostenibili man mano che i sistemi diventano più grandi, sostengono gli scienziati.
I componenti basati sulla luce potrebbero essere un modo per superare i limiti dell’elettronica convenzionale, compresi i problemi di efficienza energetica.
Guardando alla luce per un’intelligenza artificiale sovrumana
Gli scienziati hanno precedentemente delineato il progetto per a nuovo tipo di microchip fotonico a febbraio, che utilizza fotoni, o particelle di luce, invece di elettroni per azionare i transistor, piccoli interruttori elettrici che si accendono o si spengono quando viene applicata la tensione. In generale, maggiore è il numero di transistor di un chip, maggiore è la sua potenza di calcolo e maggiore è la potenza necessaria per funzionare. I chip basati sulla luce consumano molta meno energia e possono eseguire calcoli molto più velocemente rispetto ai chip tradizionali, poiché possono eseguire calcoli in parallelo.
Le attuali architetture di chip fotonici per i modelli di intelligenza artificiale sono costituite da centinaia o migliaia di parametri o variabili di addestramento. Ciò li rende abbastanza potenti per attività di base come il riconoscimento di modelli, ma i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT vengono addestrati utilizzando miliardi o addirittura trilioni di parametri.
Un agente AGI richiederebbe probabilmente molti ordini di grandezza maggiori, come parte di una rete più ampia di architetture AI. Oggi non esistono i progetti per costruire un sistema AGI.
Nel nuovo studio, gli scienziati hanno progettato Taichi per funzionare allo stesso modo di altri chip basati sulla luce, ma può essere scalato molto meglio rispetto ai progetti concorrenti, hanno affermato nel loro articolo. Questo perché combina diversi vantaggi dei chip fotonici esistenti, tra cui “diffrazione e interferenza ottica”, che sono modi per manipolare la luce nel componente.
Per testare il progetto, i ricercatori hanno unito diversi chiplet Taichi e hanno confrontato la loro architettura con altri chip basati sulla luce in aree chiave.
La loro architettura ha raggiunto una scala di rete di 13,96 milioni di neuroni artificiali – rispetto agli 1,47 milioni del successivo progetto concorrente più grande – con una metrica di efficienza energetica di 160,82 trilioni di operazioni per watt (TOPS/W). Il successivo miglior risultato evidenziato nel loro articolo è quello da cui è venuto ricerca pubblicata nel 2022, in cui un chip fotonico ha raggiunto 2,9 TOPS/W. Molte unità di elaborazione neurale (NPU) convenzionali e altri chip raggiungono ben al di sotto di 10 TOPS/W.
I ricercatori hanno anche affermato che la loro architettura basata su Taichi è due volte più potente di altri sistemi fotonici, ma non li hanno citati direttamente. Nei test, nel frattempo, hanno utilizzato la rete Taichi distribuita per eseguire attività tra cui la categorizzazione e classificazione delle immagini, nonché la generazione di contenuti di immagini, come prova di concetto piuttosto che per valutare le prestazioni.
“Taichi indica il grande potenziale del calcolo fotonico su chip per l’elaborazione di una varietà di compiti complessi con modelli di rete di grandi dimensioni, che consentono applicazioni nella vita reale del calcolo ottico”, hanno affermato gli scienziati. “Prevediamo che Taichi accelererà lo sviluppo di soluzioni ottiche più potenti come supporto fondamentale per il modello di fondazione e una nuova era di AGI.”
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