JFS LaboratuvarıÇin hükümetinin desteklediği bir şirket, ülke için bir ilk olan silikon fotonik çip geliştirdi. Güney Çin Sabah Postası. Lazer tabanlı G/Ç’ye sahip işlemcilerin, AI ve HPC gibi yüksek performanslı uygulamalarda bakır arayüzlü geleneksel yongalara göre belirli avantajlara sahip olması bekleniyor.
Ne JFS ne de SCMP, tam olarak neyin başarıldığını ve silikon fotonik çipin işlemciye nasıl bağlandığını açıklamıyor; bu nedenle, yalnızca veri aktarım hızları ve güç açısından özelliklerini merak edebiliriz. Aslında JFS Laboratuvarı hakkında bildiğimiz tek şey, merkezinin Wuhan’da olduğu ve 2021 yılında hükümetten gelen 8,2 milyar yuan (1,2 milyar dolar) finansmanla kurulduğu. Bu nedenle şirketin lazer ışık kaynağını silikon bazlı bir çipe başarılı bir şekilde entegre etmesi üç yıl sürdü.
Silikon fotoniği, geleneksel bakır tabanlı ara bağlantıların temel sınırlamalarını ele aldığı için yapay zeka ve HPC işlemciler ile altyapı için çok önemlidir. Başarılı bir uygulamanın belirli faydaları, tıpkı tipik optik ara bağlantılarda olduğu gibi bant genişliği, gecikme ve enerji verimliliği açısından görülecektir.
Yaptırımların ortasında Çin’in bağlamı ve AI ve HPC için Nvidia’nın H100 veya AMD’nin Instinct MI300 serisine benzer yüksek performanslı işlemciler üretilememesi göz önüne alındığında, ölçeklenebilirlik belki de optik ara bağlantıların sağladığı en önemli özelliktir.
Bakır tabanlı ara bağlantıların neden olduğu güç tüketimini artırmadan bilgi işlem gücünü ölçeklendirme ve genişletme yeteneği, özellikle Çin bölgelerindeki hiper ölçekli yapay zeka ve HPC veri merkezleri için çok önemlidir. Silikon fotoniği, verimliliği korurken artan hesaplama taleplerini karşılayabilen ölçeklenebilir çip tasarımları için bir yol sağlıyor ve bu da onu yapay zeka ve süper hesaplamada gelecekteki gelişmeler için önemli bir teknoloji haline getiriyor.
Gecikme, ölçeklenebilirlikte önemli bir faktördür. Yapay zeka alanlarında gecikmeyi en aza indirmek, gerçek zamanlı işleme ve karar verme açısından kritik öneme sahiptir. Silikon fotonikteki optik veri aktarımının yüksek hızlı, düşük gecikmeli doğası, bilgi işlem sisteminin farklı bölümleri arasında daha hızlı iletişime olanak tanıyarak yapay zeka çıkarımı ve büyük ölçekli simülasyonlar gibi uygulamalarda genel performansı artırır. Ticari alanda yapay zeka tabanlı öneri yazılımı ve donanımı da düşük gecikme süresinden yararlanabilir.
Ticari AI ve HPC uygulamalarından bahsetmişken, mutlaka güç tüketiminden de bahsetmeliyiz. Yapay zeka ve HPC’deki en büyük zorluklardan biri veri merkezlerinin güç tüketimini yönetmektir. Silikon fotoniği, optik sinyaller daha az ısı ürettiğinden ve uzun mesafelerde iletim için daha az güç gerektirdiğinden, bakır ara bağlantılardan daha enerji verimlidir. Sonuç olarak, optik ara bağlantılar veri merkezlerinin toplam sahip olma maliyetini (TCO) büyük ölçüde azaltır.
Genel olarak JSR bir atılım yapmış gibi görünüyor. Ancak gerçek performans rakamları olmadan bu atılımın ne kadar önemli olduğunu ancak merak edebiliriz.
