중국 과학자들은 특히 사진 및 비디오 생성과 같은 생성형 AI 작업에서 Nvidia의 최고 AI 하드웨어보다 100배 이상 빠른 속도와 에너지 효율을 가진 광학 컴퓨팅 칩을 발표했습니다. LightGen이라는 칩은 상하이 교통 대학과 칭화 대학의 연구팀이 개발했습니다.
LightGen은 복잡한 인공 지능 작업의 양을 처리하기 위해 빛의 속도를 활용합니다. 소형 칩인 입자에서 연구팀은 200만 개 이상의 입자 광자 '뉴런'을 통합하여 시스템이 3D 입자 장면과 비디오 집합을 포함한 고해상도 입자 이미지를 생성할 수 있도록 했습니다.
이 연구는 상하이 교통대학교의 첸 이통 브리지 교수가 이끌고 있으며 과학 저널 Science에 발표되었습니다.
Chen Yitong은 LightGen이 계속 확장되어 첨단 칩 아키텍처를 매일 복잡한 AI 애플리케이션과 연결하는 새로운 경로를 제공할 수 있다고 말했습니다. 이 경로는 기존 성능을 저하시키지 않으면서 동시에 지속 가능한 AI를 지향하는 큰 레벨에 따라 뛰어난 속도와 성능을 달성합니다.
생성형 AI가 빠르게 발전하는 상황에서 이미지와 비디오를 점점 더 현실적으로 만들 수 있는 능력은 매우 큰 컴퓨팅 능력과 많은 에너지 소비를 요구합니다. 이로 인해 과학자들은 기존 전자 칩이 한계에 다다르면서 광학 컴퓨팅을 찾게 되었습니다. 전자 전류를 사용하는 일반 컴퓨터와 달리 광학 컴퓨팅은 레이저 펄스를 사용하여 정보를 처리하며 눈은 빠른 응답과 전력 소비 감소에 도움이 됩니다.
이전에는 광학 시스템이 훈련 아키텍처 및 알고리즘 제한으로 인해 복잡성이 높은 생성형 AI 작업에 어려움을 겪었습니다. LightGen 그룹은 새로운 아키텍처 새로운 훈련 알고리즘 및 높은 통합 밀도라는 세 가지 핵심 문제를 해결하는 데 집중했습니다. 그들은 데이터가 효율적으로 순환하고 압축하고 정보를 빠르게 재생하는 데 도움이 되는 '숨겨진 광학 공간'을 구축했습니다.
연구팀은 또한 인간의 학습 과정과 유사한 통계 법칙을 칩이 학습할 수 있도록 하는 거대한 레이블 데이터 세트가 필요 없는 비감시 훈련 알고리즘인 '브레이스'를 개발했습니다.
LightGen은 와트당 106×104 TOPS의 컴퓨팅 속도와 6×64×102 TOPS의 에너지 효율을 달성하여 Nvidia A100과 같은 선도적인 전자 칩을 훨씬 능가합니다. 과학자들은 LightGen이 눈 생성 AI 하드웨어에 큰 변화를 가져올 수 있으며 동시에 이 산업의 증가하는 에너지 소비 압력을 줄일 수 있다고 믿습니다.
