Инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта (ИИ) взлетели до небес с момента появления в 2022 году генеративных языковых моделей ИИ, таких как ChatGPT. Учитывая, что гипермасштабирование приведет к рекордному росту инвестиций в инфраструктуру ИИ в 2025 году, компания International Data Corp. оценивает глобальные инвестиции в ошеломляющие 318 миллиардов долларов, и, похоже, они будут продолжать расти из года в год.
На фоне стремительно растущих вливаний капитала отрасль приближается к физической «стене масштабирования». Традиционная инфраструктура начинает давать трещину под нагрузкой ограничений мощности центров обработки данных и растущих потребностей в энергии.
Растущие потребности в энергии для питания ИИ являются неустойчивыми, при этом также растут опасения по поводу ущерба окружающей среде, который может нанести поставка такой энергии.
Сейчас мы находимся на переломном этапе. Традиционные методы передачи электрических данных достигают своих пределов, и NVIDIA показала свою силу, недавно инвестировав 4 миллиарда долларов в две компании по фотонике, Coherent Corp. и Lumentum. NVIDIA делает ставку на будущее, в котором данные будут передаваться с помощью света (фотонов), а не электричества.
Энергопотребление ИИ
Электроэнергетический научно-исследовательский институтПо оценкам, к 2030 году центры обработки данных смогут потреблять до 9 % вырабатываемой в США электроэнергии в год по сравнению с 4 % в 2023 году. Поскольку модели искусственного интеллекта сталкиваются с постоянно-растущим потребительским спросом и требуют больше вычислений, мы увидим рост глобального спроса на энергию. Это создает острую проблему для затрат на масштабирование услуг ИИ, учитывая недавнюю волатильность цен на энергоносители. Мы уже видим, как эта проблема материализуется: OpenAI называет растущие счета за электроэнергию причиной отказа от своих планов расширения в Великобритании.
Процессоры приближаются к физическим пределам. Транзисторы, электронные переключатели, составляющие основу электронных схем, теперь имеют ширину всего в несколько атомов-размер, при котором квантовые эффекты и тепло становятся существенными ограничениями.
Свет в конце туннеля
Помимо проблемы количества энергии, используемой для обработки и перемещения данных, физическое расстояние между элементами обработки и памяти, как на-чипе, так и на уровне системы, теперь ограничивает скорость, с которой можно запускать и обучать модели ИИ. Создание центров обработки данных на фотонной основе — следующий логический шаг.
Вскоре станут возможными вычисления внутри оптического канала передачи данных, что даст возможность сократить задержку и масштабировать инфраструктуру без пропорционального увеличения энергопотребления.
Фотонику можно интегрировать непосредственно в кремниевые чипы, чтобы обеспечить масштабируемость и повысить эффективность по сравнению с электричеством. Суть повышения эффективности фотоники проста: свет распространяется быстрее и несет больше информации, выделяя при этом меньше тепла, чем электроны. Это приводит к значительно более высокой плотности вычислений, более низкому энергопотреблению и превосходным тепловым характеристикам, что позволяет преодолеть ограничения, налагаемые распространением темного кремния на обычные чипы.
Преимущества повышения эффективности на уровне микросхем очевидны в том, насколько быстро увеличивается экономия энергии. Один ватт энергии, сэкономленный за счет питания чипа, также снижает затраты энергии на энергопотребление и охлаждение. Фотоника открывает будущее развития инфраструктуры искусственного интеллекта, основанной на более быстрой, чистой и фундаментально масштабируемой основе.
Реализация центра обработки данных «Фотоника»
Фундаментальным узким местом крупномасштабного-ИИ больше не являются необработанные вычисления, а ошеломляющие затраты энергии на перемещение данных со скоростью и объемом, которых требуют современные рабочие нагрузки ИИ. Быстрое развитие передовых моделей означает, что системы испытывают постоянную нагрузку из-за одновременной координации тысяч микросхем. Традиционная инфраструктура центров обработки данных просто не может удовлетворить спрос на постоянный и высокоинтенсивный обмен данными.
Фотоника предоставляет возможность решить эту проблему на стратегическом уровне, а не просто смягчать растущие тепловые потребности все более растянутой электрической архитектуры. Предварительные отраслевые оценки показывают, что использование света для передачи данных обеспечивает примерно 5-кратное повышение энергоэффективности и 10-кратную устойчивость сети по сравнению с традиционной электроникой.
Преимущества кремниевой фотоники выходят за рамки немедленного повышения эффективности и устойчивости. Устраняя значительные узкие места-при передаче данных, фотоника также открывает возможности для таких видов вычислений, которые ранее считались непрактичными из-за затрат на электроэнергию, например, полностью гомоморфное шифрование (обработка зашифрованных данных без их расшифровки).
Устраняя ограничения традиционных вычислительных архитектур, фотоника имеет далеко идущие-последствия для секторов, где производительность и конфиденциальность данных, необходимые оборонной, финансовой и медицинской отраслях, не-не подлежат обсуждению.
На сегодняшний день реакция индустрии искусственного интеллекта на растущие потребности в энергии была медленной и не смогла устранить структурные недостатки традиционных кремниевых архитектур. Недавние многомиллиардные-инвестиции NVIDIA служат четким сигналом о том, что гиперскейлеры теперь осознают, что это фундаментальная проблема инфраструктуры.
Теперь мы должны задаться вопросом, делаем ли мы больше того же, -продолжая вкладывать-вложения в строительство центров обработки данных и инфраструктуру охлаждения, или инвестируем в инновационные решения, такие как фотоника, которые могут решить ключевые ограничения в самом начале.
Фотоника представляет собой новый горизонт возможностей. Вместо замены существующих систем фотоника дополняет современные вычислительные архитектуры, открывая новые вычислительные мощности внутри самой сети. Фотоника подталкивает индустрию микросхем к самому большому архитектурному сдвигу со времен появления архитектуры фон Неймана и дает возможность разблокировать безграничные возможности вычислений.
