Учение — свет: в MIT создали фотонный процессор для ИИ с высокой  скоростью и низким потреблением

Группа из учёных Массачусетского технологического института и их зарубежных коллег создала, как они утверждают, первый полностью фотонный процессор для приложений искусственного интеллекта. Фотонный процессор работает не хуже аналогов на кремниевых транзисторах, но проводит вычисления с намного меньшим потреблением энергии. Это особенно важно для создания «думающей» периферии — лидаров, камер, устройств связи и другого, к чему теперь открыта прямая дорога.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 20 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Гид по выбору складного смартфона в 2026 году

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Источник изображения: Sampson Wilcox, Research Laboratory of Electronics

Основная проблема при создании полностью фотонного чипа для ИИ заключается в том, что свет хорошо справляется с линейными вычислениями, тогда как нелинейные вычисления производятся с существенными затратами энергии. Для проведения последних необходимы специальные блоки, ведь фотоны реагируют друг с другом только в особых условиях. Поэтому прежде линейные операции, например, умножение матриц, проводились фотонным блоком, а для нелинейных вычислений световой сигнал переводился в форму электрического импульса и дальше обрабатывался по старинке — обычным процессором из кремниевых транзисторов.

Учёные из MIT поставили перед собой цель создать единый процессор, у которого на вход подавался бы световой сигнал и световой же сигнал был бы на выходе без использования кремниевых сопроцессоров. По их словам, используя предыдущие работы и находки зарубежных коллег, они добились поставленной задачи.

Разработанное исследователями оптическое устройство смогло выполнить ключевые вычисления для задачи классификации с помощью машинного обучения менее чем за половину наносекунды, при этом достигнув точности более 92 % — это производительность, которая находится на одном уровне с традиционным оборудованием. Созданный чип состоит из взаимосвязанных модулей, образующих оптическую нейронную сеть и изготовлен с использованием коммерческих литографических техпроцессов, что может обеспечить масштабирование технологии и её интеграцию в современную электронику.

Учёные обошли проблему с нелинейными фотонными вычислениями интересным образом. Они разработали интегрированный в оптический процессор блок NOFU — нелинейно-оптический функциональный блок, который позволил задействовать электронные цепи вместе с оптическими, но без перехода к внешним операциям. По-видимому, блок NOFU был выбран как компромисс между чисто фотонными нелинейными схемами и классическими, электронными.

Вначале система кодирует параметры глубокой нейронной сети в световых импульсах. Затем массив программируемых светоделителей выполняет матричное умножение входных данных. Потом данные передаются в программируемый слой NOFU, где реализуются нелинейные функции, передавая световые сигналы на фотодиоды. Последние, в свою очередь, транслируют световой сигнал в электрические импульсы. Поскольку этот этап не требует внешнего усиления, блоки NOFU потребляют очень мало энергии.

«Мы остаемся в оптической области всё время, до конца, когда хотим считать ответ. Это позволяет нам добиться сверхнизкой задержки», — говорят авторы исследования.