Сбер показал вычислитель для ИИ с более чем миллиардом операций в секунду
На Петербургском международном экономическом форуме Сбер предъявил не просто очередной эксперимент, а заявку на участие в одной из самых напряжённых технологических гонок последних лет. Банк сообщил о создании универсального оптического вычислителя для реальных задач искусственного интеллекта. Его представил старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбера Андрей Белевцев. Смысл разработки в том, чтобы часть вычислений, лежащих в основе нейросетей, выполнять не электрическими сигналами, а светом.
В инженерном смысле речь идёт о выполнении конкретной операции — матричного умножения. Именно оно лежит в основе работы современных моделей: распознавания изображений, генерации текста, рекомендаций, поиска, анализа речи. Когда нейросеть отвечает на вопрос, переводит текст или ищет закономерность в данных, внутри происходит огромное количество таких операций. Поэтому тот, кто научится делать их быстрее и дешевле, получит серьёзное преимущество.
Сегодня главные рабочие лошадки ИИ — графические процессоры и специализированные ускорители. Они мощные, но требовательные. Дата-центрам необходимо всё больше электричества, охлаждения и дорогой инфраструктуры. В какой-то момент вопрос перестаёт быть только технологическим и становится экономическим. Если каждая новая модель требует больше чипов, больше энергии и больше стоек в дата-центрах, то выигрывает не только тот, у кого выше производительность, но и тот, кто умеет снизить цену каждого вычисления.
Оптический подход предлагает другой путь. Свет может передавать и обрабатывать информацию с очень высокой скоростью, при этом потенциально тратя меньше энергии на отдельные операции. В Сбере заявляют, что прототип использует фотонную интегральную схему и способен выполнять более миллиарда операций матричного умножения в секунду. Также говорится о дальнейшем пути к увеличению частоты оптических операций до 10 ГГц и более и о снижении энергопотребления оптического ядра более чем на 30% по сравнению с электронными аналогами.
Похожие идеи уже активно проверяют за рубежом. Один из самых близких примеров в США — компания Lightmatter. Она много лет продвигает фотонные технологии для ИИ и ранее показывала процессоры, способные выполнять нейросетевые операции с использованием света. Lightmatter заявляла о запуске моделей уровня ResNet и BERT на фотонной архитектуре, а также о высокой производительности при умеренном энергопотреблении.
Китай идёт тем же направлением, но делает ставку и на академические достижения, и на промышленную перспективу. Один из самых заметных проектов — Taichi, разработка исследователей Университета Цинхуа. Этот фотонный ИИ-чип демонстрировал впечатляющую энергоэффективность и способность масштабировать оптические нейросетевые вычисления. Ещё один китайский пример — ACCEL, аналогово-оптоэлектронный чип, который показывал очень низкую задержку на задачах компьютерного зрения.
Разработка Сбера позволяет России встроиться в международную гонку за снижение себестоимости обучения ИИ. Теперь в стране появился собственный проект в этой области, а значит сегодня формируется новый слой вычислительной инфраструктуры для ИИ. Главная интрига здесь, как говорят эксперты, не в том, заменит ли свет завтра все электронные чипы. Скорее всего не заменит. Гораздо вероятнее другой сценарий, когда будущие ИИ-системы станут гибридными. Одни задачи продолжат выполнять классические процессоры и видеокарты, другие возьмут на себя специализированные ускорители, а оптика будет использоваться там, где она действительно сильна: в матричных операциях и передаче данных.