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Revolución de la Computación: Chips Fotónicos Transforman la Inteligencia Artificial con Luz

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La industria tecnológica enfrenta un desafío: los chips electrónicos tradicionales están alcanzando sus límites físicos, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Ante problemas como la acumulación de calor, la resistencia eléctrica y el estancamiento de la Ley de Moore, los chips fotónicos, que emplean luz en lugar de electricidad, emergen como una solución prometedora.

Recientemente, la revista Nature publicó dos estudios que demuestran avances significativos en chips fotónicos capaces de competir con los electrónicos en tareas complejas de IA.

En Singapur, Lightintelligence ha desarrollado el Photonic Arithmetic Computing Engine (PACE), un procesador que integra más de 16.000 componentes fotónicos y electrónicos. El chip realiza operaciones de multiplicación y acumulación de matrices (MAC) con una latencia de 3 nanosegundos por ciclo, operando a 1 GHz. PACE es particularmente eficaz en problemas de optimización complejos, como los modelos de Ising, logrando una mejora de hasta 500 veces en la latencia mínima respecto a las GPU comerciales actuales.

Por su parte, la empresa estadounidense Lightmatter ha presentado un chip fotónico capaz de ejecutar modelos avanzados de IA, como ResNet y BERT, con precisión a la par de los procesadores tradicionales. Este procesador, que combina componentes fotónicos y electrónicos en un módulo 3D, realiza hasta 65,5 billones de operaciones por segundo en formato ABFP de 16 bits, consumiendo solo 78 vatios de energía eléctrica y 1,6 vatios de energía óptica. Además, es compatible con marcos de trabajo populares como PyTorch y TensorFlow, facilitando su integración en sistemas actuales.

Los avances de Lightintelligence y Lightmatter indican que la computación fotónica no solo es viable, sino que ofrece ventajas significativas en velocidad y eficiencia energética. Procesar datos con luz evita problemas de resistencia eléctrica y generación de calor, permitiendo mayores velocidades y menor consumo.

Aunque persisten desafíos como la integración con infraestructuras electrónicas existentes y la escalabilidad de producción, estos desarrollos sugieren que la computación fotónica podría desempeñar un papel crucial en el futuro de la IA y otras aplicaciones de alto rendimiento. La creciente demanda de procesamiento eficiente y la necesidad de superar las limitaciones tecnológicas actuales hacen que la luz se perfile como la clave para una nueva era en computación.

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