Một nhóm kỹ sư kết hợp từ Đại học Thanh Hoa và Trung tâm Nghiên cứu Khoa học Thông tin và Thông tin Quốc gia Bắc Kinh Công nghệ, cả hai đều ở Trung Quốc, đã phát triển một chiplet AI quang tử lai nhiễu xạ quy mô lớn để sử dụng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tổng hợp hiệu quả cao. Bài báo của họ được công bố trên tạp chí Khoa học.
Khi các ứng dụng AI phần mềm đã trở thành xu hướng chủ đạo trong nhiều năm qua, các kỹ sư máy tính đã nỗ lực tìm cách xây dựng phần cứng hỗ trợ phần mềm AI hiệu quả hơn hoặc thực hiện trực tiếp tính toán AI.
Trong nghiên cứu mới này, nhóm nghiên cứu ở Trung Quốc tập trung vào vấn đề thứ hai, tìm cách tiến hành xử lý AI nhanh chóng và hiệu quả hơn. Để đạt được mục tiêu đó, họ đã tạo ra một chiplet—một mạch tích hợp thực hiện các tập hợp con chức năng được xác định rõ ràng thường được sử dụng với các chiplet khác để thực hiện các nhiệm vụ bao gồm các gói dựa trên ánh sáng thay vì điện.
Trọng tâm của nghiên cứu mới là mục tiêu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI). Về lý thuyết, một mô hình như vậy sẽ bao gồm nhiều loại chiplet, bao gồm cả những chiplet như Taichi, cùng nhau tạo thành một máy tính dựa trên mạng lưới thần kinh với khả năng trí tuệ nhân tạo sánh ngang hoặc vượt trội so với bộ não con người.
Một trong những trở ngại chính trong việc tạo ra một mô hình như vậy là yêu cầu về năng lực tính toán. Hiện tại, các bộ xử lý đồ họa là thành phần chính của các hệ thống như vậy, nhưng cần có công nghệ mạnh hơn để hệ thống AI có thể sánh ngang với khả năng trí tuệ của con người. Nhóm nghiên cứu ở Trung Quốc gợi ý rằng câu trả lời là sử dụng ánh sáng thay vì điện để xử lý – kết quả là máy tính sẽ sử dụng ít điện hơn nhiều và có thể thực hiện các phép tính nhanh hơn.
Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng Taichi được thiết kế và chế tạo giống như các chiplet dựa trên ánh sáng khác – điểm khác biệt là nó có thể được mở rộng quy mô dễ dàng hơn nhiều, cho phép nhiều chiplet trong số chúng được sử dụng cùng nhau để tạo ra AGI.
Khi thử nghiệm thiết kế của mình, nhóm nghiên cứu nhận thấy nó có khả năng đạt được quy mô mạng 13.96 triệu nơ-ron nhân tạo, tốt hơn nhiều so với con số 1.47 triệu được báo cáo bởi các nhà sản xuất chiplet khác.