Китайские учёные представили революционный фотонный чип, который в отдельных задачах обходит по скорости топовые ускорители NVIDIA в сотню раз

Группа исследователей из Шанхайского университета Цзяотун и Университета Цинхуа разработала LightGen — полностью оптический чип, работающий на принципах фотонных вычислений. Это устройство использует свет (фотоны) вместо электрических сигналов, что позволяет ему радикально ускорить определённые операции искусственного интеллекта.

В лабораторных тестах LightGen показал выдающиеся результаты именно в генеративных задачах: создании фотореалистичных изображений, видео и 3D-объектов. По суммарной производительности и энергоэффективности чип превзошёл один из самых известных ускорителей NVIDIA — A100 — более чем в 100 раз. В некоторых измерениях фиксировались показатели до 35 700 TOPS (тераопераций в секунду) и энергоэффективность порядка 664 TOPS на ватт — значения, которые на два порядка опережают традиционные электронные решения.

Отдельно стоит упомянуть и другой разработанный китайскими специалистами чип — ACCEL. Это гибридное решение (фотоника + аналоговые электронные элементы), которое в задачах компьютерного зрения достигало производительности 4,6 петафлопс при крайне низком энергопотреблении — на миллионы раз экономичнее классических GPU в отдельных сценариях.

Почему такой скачок возможен? Фотонные чипы выполняют вычисления за счёт оптической интерференции и распространения света — физических процессов, которые происходят на скоростях, недоступных электронам в проводниках. При этом такие устройства можно производить по сравнительно зрелым и доступным техпроцессам, что делает их потенциально более масштабируемыми в условиях ограничений на передовые литографии.

Важный нюанс: преимущество проявляется в узкоспециализированных задачах — преимущественно inference и генерации контента. Для полноценного обучения больших моделей, универсальных вычислений и широкого спектра алгоритмов традиционные GPU пока сохраняют лидерство. Тем не менее, появление LightGen и ACCEL показывает, что оптические вычисления уже вышли из теоретической стадии и начинают серьёзно претендовать на роль ускорителей следующего поколения в генеративном ИИ.

Разработка опубликована в авторитетном научном журнале, а результаты вызвали большой интерес в профессиональном сообществе. Если технология продолжит масштабироваться, мы можем увидеть настоящий перелом в энергозатратах и скорости создания визуального контента с помощью ИИ уже в ближайшие годы.