Tehisintellekti (AI) infrastruktuuri investeeringud on teinud läbi katuse alates generatiivsete AI keelemudelite (nt ChatGPT) saabumisest 2022. aastal. Kuna hüperskaalarid viivad investeeringud tehisintellekti taristusse 2025. aastal rekordkõrguseks, on International Data Corp. ülemaailmne investeering hämmastavalt 318 miljardit dollarit ja näib, et see kasvab aasta-aastalt jätkuvalt.
Taevasse hüppavate kapitalisüstide taustal läheneb tööstus füüsilisele "mastaabiseinale". Traditsiooniline infrastruktuur hakkab andmekeskuse võimsuspiirangute ja kasvava energiavajaduse all krigisema.
Kasvavad energiavajadused tehisintellekti toiteks ei ole jätkusuutlikud ning muret tekitavad ka keskkonnakahjud, mida sellise energia tarnimine võib põhjustada.
Nüüd oleme pöördepunktis. Traditsioonilised elektrilised andmeedastusmeetodid on saavutamas oma piire, NVIDIA näitas oma kätt, investeerides hiljuti 4 miljardit dollarit kahte fotoonikaettevõttesse, Coherent Corp.-i ja Lumentumi. NVIDIA panustab tulevikule, kus andmeid edastatakse valguse (footonite), mitte elektri kaudu.
AI energiatarbimine
TheElektrienergia uurimisinstituutprognoosib, et andmekeskused võiksid 2030. aastaks tarbida kuni 9% USA elektritoodangust aastas, võrreldes 4%-ga 2023. aastal. Kuna tehisintellekti mudelid seisavad silmitsi üha-kasvava tarbijanõudlusega ja nõuavad rohkem arvutusi, näeme globaalse energianõudluse kasvu. See kujutab endast teravat probleemi tehisintellektiteenuste skaleerimise kulude osas, arvestades hiljutist energiahindade kõikumist. Näeme juba selle probleemi realiseerumist, kuna OpenAI nimetas kasvavaid energiaarveid põhjusena Ühendkuningriigi laienemisplaanide tühistamiseks.
Protsessorid lähenevad füüsilistele piiridele. Transistorid, elektroonilised lülitid, mis moodustavad elektrooniliste vooluahelate aluse, on nüüd vaid mõne aatomi laiused-suuruses, mille puhul kvantefektid ja soojus muutuvad olulisteks piiranguteks.
Valgus tunneli lõpus
Lisaks andmete töötlemiseks ja teisaldamiseks kulutatud energiahulgale piirab nii kiibil kui ka süsteemi tasandil töötlemis- ja mäluelementide vaheline füüsiline kaugus nüüd tehisintellekti mudelite käitamise ja treenimise kiirust. Andmekeskuste ehitamine fotoonilisele vundamendile on järgmine loogiline samm.
Varsti on optilise andmeteel arvutamine võimalik ja see pakub võimalust vähendada latentsust ja skaleerida infrastruktuuri ilma energiatarbimise proportsionaalse suurenemiseta.
Fotoonikat saab integreerida otse ränikiipidele, et võimaldada elektrienergiaga võrreldes mastaapsust ja tõhusust. Fotoonika tõhususe suurendamise tuum on lihtne: valgus liigub kiiremini ja kannab rohkem teavet, tekitades samal ajal vähem soojust kui elektronid. Selle tulemuseks on järsult suurem arvutustihedus, väiksem energiatarve ja suurepärane soojuslik jõudlus, et ületada piirangud, mis on seatud tavapärastele kiipidele tumeda räni suurenemisest.
Kiibi tasemel tõhususe parandamise eelised ilmnevad energiasäästu kiires kombinatsioonis. Üks kiibi toitega säästetud vatt vähendab ka energiatarbimisele ja jahutamisele kuluvat energiat. Fotoonika avab AI infrastruktuuri arendamise tuleviku, mille keskmes on kiirem, puhtam ja põhimõtteliselt skaleeritav alus.
Fotoonika andmekeskuse juurutamine
Suuremahulise tehisintellekti põhiline kitsaskoht-ei ole enam töötlemata arvutus, vaid hämmastav energiakulu andmete teisaldamiseks tänapäeva tehisintellekti töökoormuse kiiruse ja mahuga. Piirimudelite kiire areng tähendab, et süsteemid on tuhandete kiipide samaaegse koordineerimise tõttu pideva koormuse all. Traditsiooniline andmekeskuste infrastruktuur lihtsalt ei suuda pidevalt ja väga intensiivse andmevahetuse nõudlusega sammu pidada.
Fotoonika annab võimaluse tegeleda selle probleemiga strateegilisel tasandil, selle asemel, et leevendada üha veniva elektriarhitektuuri spiraalseid soojusvajadusi. Tööstusharu esialgsed hinnangud näitavad, et valguse kasutamine andmete edastamiseks tagab tavapärase elektroonikaga võrreldes ligikaudu 5 korda energiatõhususe ja 10 korda suurema võrgu vastupidavuse.
Ränifotoonika eelised ulatuvad kaugemale kohesest tõhususe ja jätkusuutlikkuse kasvust. Kaotades olulised andmeedastuse kitsaskohad{1}}, avab fotoonika ka andmetöötluse tüübid, mida varem peeti energiakulude tõttu ebapraktiliseks, näiteks täielikult homomorfne krüptimine (krüptitud andmete töötlemine ilma neid dekrüpteerimata).
Traditsiooniliste arvutusarhitektuuride piirangute kaotamise tõttu on fotoonikal kaugele{0}}ulatuv mõju sektoritele, kus kaitse-, rahandus- ja tervishoiutööstuse nõutav jõudlus ja andmete privaatsus ei ole-läbirääkimistel.
Siiani on tehisintellekti tööstus reageerinud kasvavatele energiavajadustele aeglaselt ja ei suuda lahendada traditsiooniliste räniarhitektuuride struktuurilisi vigu. NVIDIA hiljutised mitme miljardi{1}dollarilised investeeringud on selgeks signaaliks, et hüperskaalandajad mõistavad nüüd, et tegemist on põhimõtteliselt infrastruktuuriprobleemiga.
Peame nüüd endalt küsima, kas teeme sama -jätkame silma-kastmist andmekeskuse ehitamiseks ja jahutustaristuks või investeerime uuenduslikesse lahendustesse, nagu fotoonika, mis lahendab peamised piirangud nende tekkekohas.
Fotoonika kujutab endast uut võimaluste horisonti. Olemasolevate süsteemide asendamise asemel täiustab fotoonika kaasaegseid arvutusarhitektuure, vabastades võrgus endas uue arvutusvõimsuse. Fotoonika juhib kiibitööstust oma suurima arhitektuurilise nihke poole pärast von Neumanni arhitektuuri tulekut ning see annab võimaluse avada piiramatu arvutustöö.
