אינטל (NASDAQ:INTC), וחברת התקשורת היפנית NTT, , מתאחדות כדי לפתח דור הבא של מוליכים למחצה באמצעות טכנולוגיה אופטית. על פי דיווח בניקיי של יפן, NTT מוסיפה גם את SK Hynix מדרום קוריאה למאמץ, שיתמקד בטכנולוגיית איחוד פוטואלקטרית כדי לצמצם באופן משמעותי את צריכת החשמל בשבבים (ב-30%-40% לעומת מוצרים מסורתיים).

השימוש בטכנולוגיה אופטית במקום בעיבוד אלקטרוני מהיר פי כמה ויכול להיות משנה משחק עבור שבבים – וממשלת יפן, שרואה הזדמנות להוביל, תומכת במאמץ זה עם מימון של 45 מיליארד ין (כ-305 מיליון דולר).

התפתחות מחקר הבינה המלאכותית צפויה להוסיף דלק לביקוש לעיבוד מהיר ויעיל יותר.

החברות שואפות להקים טכנולוגיית ייצור לשילוב אור במוליכים למחצה וטכנולוגיית זיכרון המסוגלת לאחסן עיבוד נתונים מהיר כזה עד לשנת הכספים 2027, כפי שנמסר בדיווח.

הפוסט אינטל ו-NTT מיפן מתאחדות במאמץ לפריצת דרך בטכנולוגיית שבבים אופטיים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הזנק המחשבים האופטיים לייטלינג'ס הדגים מאיץ סיליקון פוטוני שפותר את בעיית איזינג פי יותר ממאה מהר יותר מאשר מערך טיפוסי של מעבדים גרפיים . מנוע החישוב האריתמטי הפוטוני של לייטלינג'ס, שנקרא Pace, הוא מערכת חישוב אופטית משולבת שכוללת כ-12,000 התקנים פוטוניים הפועלים ב-1 GHz. זאת האצה של בערך פי מיליון לעומת אב הטיפוס עם מאה התקנים של לייטלינג'ס, Comet, שנחשף ב-2019. ההדגמה האחרונה היא גם הפעם הראשונה שלייטלינג'ס הראתה מקרי שימוש מעבר להאצת בינה מלאכותית בחומרה שלה.

המנכ"ל ייצ'ן שן אמר שלייטלינג'ס החליטה להדגים האצת בעיות שלמות NP כי היא מראה את היתרונות של המחשוב האופטי.

"העיקר של מנוע החישוב האופטי הוא שהוא יכול לסיים הכפלת מטריצות בפרק זמן קצר בהרבה מאשר מעבד גרפי", טען שן. מעבד גרפי יכול להצטרך למאות מחזורי שעון כדי להשלים הכפלת מטריצות של 64 על 64. לייטלינג'ס טוענת שהיא יכולה לעשות זאת בפחות מעשרה, או בערך 5 nsec. "בבעיות שלמות NP מבצעים הכפלת מטריצות איטרטיבית הרבה מאוד פעמים, וזה מגדיל את היתרון שלנו. עם הטכנולוגיה החדשה, רצינו למצוא בעיה שמראה את העליונות הפוטונית הטובה ביותר".

טיבם האיטרטיבי של אלגוריתמי שלמות NP משמעו שכל הכפלה של מטריצות תלויה בתוצאה הקודמת. זה עוזר לצמצם צווארי בקבוק שנגרמים על ידי החלקים האלקטרוניים של המערכת. לכן נתונים לא צריכים לנוע הלוך ושוב אל הזיכרון וממנו בין הכפלות.

"במקרי שימוש מסחריים גדולים, המשמעות של אלקטרוניקה דיגיטלית וקריאה וכתיבה לזיכרון היא בהחלט שכל מערכת החישוב מתעכבת", אמר שן. "אנחנו חושבים שלמרות העיכוב הזה, עדיין נוכל להדגים יתרון טוב מספיק בהמשך… אולי לא גדול כמו פי 100, אבל לפחות פי כמה פעמים [מהר יותר]".

לייטלינג'ס גם עובדת על טכנולוגיות פוטוניות לשידור נתונים וחיבורים בין נתונים כדי להפחית את צוואר הבקבוק.

כשנשאל האם לייטלינג'ס תפעל באופן מסחרי בתחום של האצת בעיות שלמות NP, שן ענה: "עם החומרה הזאת אנחנו יכולים לנסות להיכנס לשוק הזה, אבל הטכנולוגיה תשמש במוצרים שלנו… שיפנו לשוק רחב יותר, כולל האצת בינה מלאכותית".

הפוסט שבב אופטי פותר את בעיות המתמטיקה הכי קשות מהר יותר ממעבדים גרפיים הופיע לראשונה ב-Chiportal.