Khoa học viễn tưởng thành hiện thực: Chip AI quang học thay thế chip điện tử, kỷ nguyên mới bắt đầu
Một kiến trúc điện toán quang học vừa được giới khoa học công bố được kỳ vọng có thể thay đổi cách huấn luyện và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện nay, thậm chí được xem như nền tảng phần cứng tiềm năng cho AGI.
Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu một cấu trúc xử lý hoàn toàn bằng ánh sáng, thay thế dòng điện trong chip truyền thống. Mục tiêu của họ là giải quyết điểm nghẽn lớn nhất trong huấn luyện mô hình AI hiện nay, đó là tốc độ tính toán tensor.
Tensor giữ vai trò trung tâm trong các mô hình học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn, hoạt động như hệ thống phân loại và tổ chức dữ liệu. Tuy vậy, giới hạn tốc độ xử lý tensor đã trở thành rào cản cố hữu khiến việc mở rộng quy mô mô hình trở nên khó khăn. Ở các hệ điện toán quang học trước đây, việc quét tensor cần nhiều lần chiếu laser và không thể đạt được tính song song thực sự như GPU. Đây là lý do các mô hình tiên tiến của OpenAI, Google hay Anthropic vẫn phải dựa vào hàng nghìn GPU chạy đồng thời.
Kiến trúc mới mang tên Parallel Optical Matrix Matrix Multiplication, viết tắt POMMM, được thiết kế nhằm tháo gỡ nút thắt này. Thay vì nhiều chu kỳ bắn laser, POMMM có thể thực hiện nhiều phép nhân ma trận chỉ bằng một xung ánh sáng. Theo nhóm tác giả, kiến trúc này có khả năng vượt qua giới hạn của phần cứng điện tử hiện tại đồng thời giảm mạnh mức tiêu thụ năng lượng.
Công trình đăng tải trên tạp chí Nature Photonics mô tả nguyên mẫu hệ thống quang học cùng các phép thử so sánh với GPU và các thiết bị quang học tiêu chuẩn. Dữ liệu được mã hóa vào biên độ và pha của sóng ánh sáng, cho phép các phép toán xảy ra thụ động khi ánh sáng lan truyền mà gần như không cần thêm năng lượng điều khiển.
Nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu tích hợp POMMM vào chip quang tử, từ đó tạo ra bộ xử lý dùng ánh sáng có khả năng đảm nhiệm các tác vụ AI phức tạp với mức điện năng rất thấp. Một số chuyên gia dự đoán công nghệ này có thể được ứng dụng vào các hệ thống AI quy mô lớn trong khoảng 3 đến 5 năm tới.
Mặc dù còn nhiều tranh luận về con đường dẫn tới trí tuệ nhân tạo tổng quát, trong đó có quan điểm của Yann LeCun cho rằng việc mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn không thể tạo ra AGI, nhiều nhà nghiên cứu vẫn xem POMMM là mảnh ghép phần cứng quan trọng giúp vượt qua giới hạn của các kiến trúc hiện nay và mở ra bước tiến mới cho ngành AI.
