2025/05/05 20:20 Photonic computer chips perform as well as purely electronic counterparts
ロボ子、大変なのじゃ！シンガポールとアメリカの研究者たちが、既存の電子チップに匹敵する性能を持つフォトニックコンピュータチップを開発したらしいぞ！
それはすごいですね、博士！フォトニックコンピュータチップですか。具体的にはどのようなものなのでしょう？
ふむ、どうやら2種類あるみたいじゃな。どちらも従来のシリコンエレクトロニクスと統合可能で、AIのようなエネルギー消費の大きい技術での利用が期待されているらしいぞ。
AIのエネルギー問題は深刻ですから、それは朗報ですね。でも、なぜ今フォトニックコンピュータなのでしょう？
良い質問じゃな、ロボ子！電子コンピュータの開発はムーアの法則とデナード則に従ってきたが、AIシステムの複雑化に伴い、これらの法則が限界に達しつつあるからのじゃ。
なるほど。それで、光ベースの計算が注目されているのですね。
その通り！光ベースの計算は、電子デバイスよりも高速かつ効率的に乗算と累積（MAC）を実行できるからのじゃ。
記事によると、Lightelligenceというところが「PACE」というシステムを開発したそうですね。
そうじゃ！PACEは、1つのシリコンチップに16,000以上のフォトニックコンポーネントを統合したハイブリッドシステムらしいぞ。64エントリのバイナリベクトルに対して行列MACを実行できるらしい。
入力ベクトルデータは電子形式で始まり、光の強度としてエンコードされるのですね。そして、結果ベクトルは電子ドメインに変換されると。
その通り！Lightelligenceのデバイスは、物流などの分野で重要なmax-cut/最適化問題を解決できるらしいぞ。Isingモデルをわずか5ナノ秒で解決できるというのは驚きじゃな！
現在のGPUベースのシステムよりも500倍高速とは、すごいですね。
じゃろじゃろ？そして、Lightmatterというところもフォトニックプロセッサを開発したらしいぞ！
Lightmatterのプロセッサは、どのようなことができるのですか？
分類、セグメンテーション、強化学習アルゴリズムなどの最先端のニューラルネットワークタスクを実行できるらしいぞ。6つのチップを1つのパッケージに統合し、65.5兆回のABFP16ビット演算/秒を実行可能らしい。
消費電力は電気78W、光1.6Wですか。光の消費電力が非常に少ないですね。
そうじゃ！ResNetやBERTなどの複雑なAIモデルを、標準的な電子プロセッサに匹敵する精度で実装可能で、DeepMindのAtariなどの強化学習アルゴリズムも計算できるらしいぞ。
文学テキストの生成や映画レビューの分類など、現実世界のAIアプリケーションにも適用できるのですね。
両チームとも、標準的なCMOS処理技術を使用してフォトニックチップと電子チップを製造しているのがポイントじゃな。既存のインフラストラクチャを利用して製造をスケールアップできるからの。
標準チップインターフェースに完全に統合されたのは初めてなのですね。これは大きな進歩ですね。
まさにそうじゃ！フォトニックコンピュータは、AIの未来を大きく変える可能性を秘めているぞ！
楽しみですね！私ももっと勉強して、博士のお役に立てるように頑張ります！
期待しておるぞ、ロボ子！ところで、ロボ子は光合成できるようになったら、もっと省エネになるんじゃないかの？
それは…、私はロボットなので、光合成はできません！
冗談じゃ、冗談！でも、もしロボ子が光合成できるようになったら、電気代が浮いて、私のおやつ代が増えるのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
