Inform?tica
Redação do Site Inovação Tecnológica - 10/04/2025
Este computador fot?nico de uso geral est? virtualmente pronto para venda.
[Imagem: Sufi R. Ahmed et al. - 10.1038/s41586-025-08854-x]
Computa??o com luz
A computa??o fot?nica, que usa processadores que funcionam com luz em vez de eletricidade, tem dado in?meras demonstra??es em escala de laborat?rio de que estamos pr?ximos de dar o pr?ximo salto tecnol?gico na inform?tica.
Agora, duas empresas emergentes anunciaram dois sistemas de computa??o baseados em luz que est?o virtualmente prontos para ir ao mercado. N?o s?o computadores ?pticos de pleno direito, mas co-processadores fot?nicos, que podem tomar para si as tarefas mais pesadas das centrais de dados dedicadas ? intelig?ncia artificial.
Os dois co-processadores fot?nicos usam luz para realizar a multiplica??o de matrizes, uma opera??o fundamental na maioria dos processamentos de IA, bem como em outras ?reas da computa??o, como nos complexos problemas de otimiza??o combinat?ria, usados da otimiza??o de carteiras de aplica??es financeiras e de canais de comunica??o em redes sem fio at? a configura??o de rotas de entrega na log?stica.
Nos dois sistemas apresentados agora, todos os outros c?lculos ocorrem em componentes eletr?nicos, o que significa que, al?m de trocar os el?trons por f?tons para fazer computa??o, ? necess?rio prover as interfaces para que a parte fot?nica fale com a parte eletr?nica.
? uma ?rea t?o emergente que os dois sistemas de computa??o com luz n?o foram apresentados em uma feira de produtos para inform?tica: Tanto a equipe da Lightelligence quanto da Lightmatter, ambas dos EUA, anunciaram seus progressos em artigos cient?ficos, publicados na revista Nature.
Isto demonstra o quanto o an?ncio de hoje est? em um patamar diferente de inova??o em rela??o a an?ncios de outras empresas, como a Nvidia, que recentemente anunciou um sistema de laser para trocar informa??es nas centrais de dados baseadas em GPUs - neste caso, os lasers s?o usados apenas para transmiss?o de informa??es, enquanto nos dois co-processadores os lasers s?o efetivamente usados para computa??o.
A integra??o da eletr?nica com a fot?nica ? crucial para que a computa??o de luz entre no mercado.
[Imagem: Shiyue Hua et al. - 10.1038/s41586-025-08786-6]
Solu??o de problemas complexos
Bo Peng e seus colegas da Lightmatter demonstraram um acelerador fot?nico, chamado PACE, que combina um chip fot?nico com um chip eletr?nico para alcan?ar uma computa??o de lat?ncia muito baixa, uma medida de velocidade computacional importante para o processamento em tempo real.
O acelerador, composto por mais de 16.000 componentes fot?nicos em uma matriz de 64 x 64, atinge 1 GHz de velocidade na computa??o e alcan?a uma redu??o de at? 500 vezes na lat?ncia m?nima, em compara??o com circuitos experimentais de menor escala ou componentes fot?nicos individuais.
O PACE demonstrou resolver problemas computacionais complexos conhecidos como problemas de Ising, demonstrando a viabilidade do sistema para aplica??es no mundo real.
Detalhes do processador fot?nico e do sistema integrado PACE.
[Imagem: Sufi R. Ahmed et al. - 10.1038/s41586-025-08854-x]
Computador fot?nico de uso geral
Nicholas Harris e seus colegas da Lightelligence, por sua vez, apresentaram um processador fot?nico de uso mais geral, integrando quatro chips baseados em luz e dois eletr?nicos.
O sistema foi capaz de rodar modelos de IA com efici?ncia e alta precis?o. O processador, composto por quatro matrizes de 128 x 128, consegue executar o modelo de processamento de linguagem natural BERT e uma rede neural chamada ResNet, usada para processamento de imagens. Em ambos os casos, o processador de luz alcan?ou precis?es semelhantes ?s de processadores eletr?nicos convencionais, mas rodando muito mais r?pido e consumindo menos energia.
A equipe realizou demonstra??es do seu processador fot?nico rodando uma gama de aplica??es, incluindo a gera??o de textos semelhantes a Shakespeare, a classifica??o precisa de cr?ticas de filmes e a execu??o de jogos cl?ssicos de computador da Atari, como Pac-Man. Esta ? uma novidade marcante: Enquanto os demais processadores fot?nicos j? apresentados demonstraram a capacidade de fazer c?lculos matem?ticos, este ? o primeiro sistema integrado a rodar programas computacionais "do mundo real".
Superando a Lei de Moore
Ambas as equipes sugerem que seus sistemas s?o escal?veis, embora isto v? exigir otimiza??es adicionais.
Mas s?o sistemas pr?ticos, demonstrando que a computa??o fot?nica ocupar? seu lugar no mercado muito antes da computa??o qu?ntica, oferecendo uma alternativa para a computa??o eletr?nica, ?s voltas com as dificuldades de prosseguir validando a Lei de Moore.
"A computa??o fot?nica vem sendo desenvolvida h? d?cadas, mas essas demonstra??es podem significar que estamos finalmente prestes a aproveitar o poder da luz para construir sistemas de computa??o mais potentes e energeticamente eficientes," disse o professor Anthony Rizzo, do Dartmouth College, em um coment?rio editorial para a revista - ele n?o est? envolvido com nenhuma das demonstra??es, mas sua equipe tamb?m est? desenvolvendo um chip fot?nico milim?trico para centrais de dados.
Bibliografia:
Artigo: An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency
Autores: Shiyue Hua, Erwan Divita, Shanshan Yu, Bo Peng, Charles Roques-Carmes, Zhan Su, Zhang Chen, Yanfei Bai, Jinghui Zou, Yunpeng Zhu, Yelong Xu, Cheng-kuan Lu, Yuemiao Di, Hui Chen, Lushan Jiang, Lijie Wang, Longwu Ou, Chaohong Zhang, Junjie Chen, Wen Zhang, Hongyan Zhu, Weijun Kuang, Long Wang, Huaiyu Meng, Maurice Steinman, Yichen Shen
Revista: Nature
Vol.: 640, pages 361-367
DOI: 10.1038/s41586-025-08786-6
Artigo: Universal photonic artificial intelligence acceleration
Autores: Sufi R. Ahmed, Reza Baghdadi, Mikhail Bernadskiy, Nate Bowman, Ryan Braid, Jim Carr, Chen Chen, Pietro Ciccarella, Matthew Cole, John Cooke, Kishor Desai, Carlos Dorta, Jonathan Elmhurst, Bryce Gardiner, Elliot Greenwald, Shashank Gupta, Parry Husbands, Brian Jones, Anthony Kopa, Ho John Lee, Arulselvan Madhavan, Adam Mendrela, Nicholas Moore, Lakshmi Nair, Aditya Om, Subie Patel, Rutayan Patro, Rob Pellowski, Esha Radhakrishnani, Sandeep Sane, Nicholas Sarkis, Joe Stadolnik, Mykhailo Tymchenko, Gongyu Wang, Kurt Winikka, Alexandra Wleklinski, Josh Zelman, Richard Ho, Ritesh Jain, Ayon Basumallik, Darius Bunandar, Nicholas C. Harris
Revista: Nature
Vol.: 640, pages 368-374
DOI: 10.1038/s41586-025-08854-x
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