Китайская компания заявляет о прорыве в разработке отечественного кремниевого фотонного чипа

Ни JFS, ни SCMP не раскрывают, что именно было достигнуто и как кремниевый фотонный чип подключается к процессору, поэтому мы можем только гадать о его характеристиках с точки зрения скорости передачи данных и мощности. Фактически, единственное, что мы знаем о лаборатории JFS, это то, что она базируется в Ухане и была основана в 2021 году с государственным финансированием в размере 8,2 млрд юаней (1,2 млрд долларов США). Таким образом, компании потребовалось три года, чтобы успешно интегрировать лазерный источник света в кремниевый чип.

Кремниевая фотоника имеет решающее значение для процессоров ИИ и HPC, а также инфраструктуры, поскольку она устраняет ключевые ограничения традиционных медных соединений. Особые преимущества успешной реализации будут видны с точки зрения пропускной способности, задержки и энергоэффективности, как и в случае с типичными оптическими соединениями.

Учитывая ситуацию в Китае из-за санкций и невозможности производить высокопроизводительные процессоры для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, подобные Nvidia H100 или AMD Instinct MI300, масштабируемость, пожалуй, является наиболее важной функцией, обеспечиваемой оптическими соединениями.

Возможность масштабирования вычислительной мощности без увеличения энергопотребления, вызванного медными соединениями, является ключевой для гипермасштабируемых центров обработки данных AI и HPC, особенно в китайских регионах. Кремниевая фотоника открывает путь для масштабируемых конструкций чипов, которые могут удовлетворить растущие вычислительные потребности, сохраняя при этом эффективность, что делает ее важной технологией для будущих достижений в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров.

Задержка является основным фактором масштабируемости. В сферах ИИ минимизация задержки имеет решающее значение для обработки и принятия решений в реальном времени. Высокоскоростная и малозадерживаемая природа оптической передачи данных в кремниевой фотонике обеспечивает более быструю связь между различными частями вычислительной системы, повышая общую производительность в таких приложениях, как вывод ИИ и крупномасштабное моделирование. В коммерческом космосе программное и аппаратное обеспечение рекомендаций на основе ИИ также может выиграть от низкой задержки.

Говоря о коммерческих приложениях ИИ и HPC, мы, безусловно, должны упомянуть энергопотребление. Одной из самых больших проблем в ИИ и HPC является управление энергопотреблением центров обработки данных. Кремниевая фотоника более энергоэффективна, чем медные соединения, поскольку оптические сигналы генерируют меньше тепла и требуют меньше энергии для передачи на большие расстояния. В результате оптические соединения значительно снижают общую стоимость владения (TCO) для центров обработки данных.

В целом JSR, похоже, совершила прорыв. Однако без реальных показателей производительности мы можем только гадать, насколько значим этот прорыв.

Источник: Tomshardware.com