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近日，德国通快集团旗下的光子计算技术子公司Q.ANT宣布推出其首个商业产品——基于LENA计算架构的光子本地处理单元(NPU)。这款NPU专为高性能计算和人工智能(AI)应用设计，可安装于19英寸机架式服务器上。
相较于传统的CMOS技术，Q.ANT的NPU在能效上实现了30倍的提升，并且计算速度也有显著提高。这一突破性的进步有望对全球AI驱动的行业及数据中心的碳足迹和运营成本产生深远影响。
该NPU与现有的计算生态系统完全兼容，因为它采用了行业标准的PCI Express接口。通过光子而非电子执行复杂的非线性数学运算，Q.ANT的NPU在能源效率和计算速度上均超越了传统的CMOS技术。
Q.ANT的NPU专为人工智能推理、机器学习和物理模拟等计算密集型应用而打造，旨在解决现实世界的挑战。例如，它可以用于深度神经网络推理的数字识别等任务。
Q.ANT首席执行官Michael F?rtsch博士表示：“随着我们的光子芯片技术现在通过标准PCIe接口可用，我们将光子学的强大力量直接带入了现实世界的应用中。这是开发人员首次能够创建AI应用程序，并探索光子计算的能力，特别是在复杂的非线性计算方面。以GPT-4查询为例，专家计算出其用电量是普通互联网搜索请求的10倍。而我们的光子计算芯片有可能将该查询的能耗降低30倍。”
利用光来提高速度
Q.ANT的成就，主要得益于其专有的LENA(光授权原生算法)平台架构，该平台采用绝缘体芯片上的薄膜铌酸锂，自2018年公司成立以来一直在开发这种光子材料。通过精确的光控制，Q.ANT在芯片级实现了超越传统CMOS技术的数学和算法密度。例如，在传统计算中需要数百万个晶体管的傅里叶变换，在LENA平台上可以用一个光学元件完成。
基于上述架构，光子学可以在几十GHz的带宽上运行，每秒可以执行更多的操作。例如，传统的CMOS处理器需要1200个晶体管来执行简单的8位乘法，而Q.ANT的NPU仅需一个光学元件即可实现。此外，通过在芯片上使用多个波长的光来运行计算，Q.ANT进一步增加了计算密度。
由于采用了行业标准的PCI-Express，Q.ANT的NPU与当前设备兼容，并可通过额外的PCIe卡进行升级，以满足未来更大的处理需求。
今年9月，Q.ANT将向用户开放云访问权限，展示其光子芯片技术如何执行复杂的AI任务。在展示系统中，用户可以从修改后的MNIST数据库中选择手写数字图像，NPU将使用经过训练的神经网络预测数字，并在光子芯片上执行矩阵向量乘法。
需要有效的解决方案
随着AI的快速发展，计算行业对能源效率的需求日益迫切。除了训练新的大型语言模型外，AI推理也是一个特别耗能的应用。Q.ANT的NPU有望在人工智能推理和训练性能方面产生首个影响，为高效、可持续的AI计算铺平道路。
法国Yole集团的光电和传感首席分析师Eric Mounier说：“新一代处理器最终提供了优越的数学运算，传统GPU对能量的要求太高。”
充满挑战的局面
尽管许多公司都在追求光子处理器，但由于制造复杂性、系统集成困难和校准成本等问题，一些公司已缩减规模或转向其他技术。
然而，Q.ANT的新产品重新点燃了克服这些挑战的希望，推动了更环保的计算解决方案的发展。F?rtsch博士表示：“想象一下这样一个未来：高性能计算只需最少的能量，却至少和我们的大脑一样强大。这就是原生计算背后的愿景。”
浙公网安备 33010602000006号
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