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Jun 06, 2023

¿Puede la fotónica ofrecer el próximo avance en la informática de investigación?

Comparta esto en las redes sociales: Crédito: archy13/Shutterstock Computación fotónica

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Crédito: archy13/Shutterstock

Las tecnologías de computación fotónica están experimentando un rápido crecimiento en la producción de investigación y el desarrollo de tecnología, y los productos ahora están ingresando al mercado. ¿Cómo afectará esta nueva revolución informática a las capacidades de investigación de los científicos e ingenieros?

La tecnología fotónica ofrece enormes ventajas potenciales para las velocidades de procesamiento de datos para la infraestructura informática a gran escala, al mismo tiempo que promete reducir el consumo de energía de redes y comunicaciones. Esta tecnología tiene enormes ramificaciones para la infraestructura informática avanzada, como las supercomputadoras (HPC e IA), la computación en la nube, las redes de centros de datos e incluso la computación cuántica.

Los cuellos de botella en el rendimiento y la eficiencia energética son una preocupación creciente para los científicos e investigadores que utilizan sistemas HPC e IA, ya que pueden limitar el rendimiento de las aplicaciones o hacer que la informática a gran escala sea insostenible.

En marzo de 2023, Lumai, spin-out de la Universidad de Oxford, recibió una subvención inteligente Innovate UK de £ 1,1 millones para poder comercializar su trabajo en capacitación de redes totalmente ópticas y óptica profunda para una computación más rápida y eficiente.

Saliendo de la Universidad de Oxford en enero de 2022, Lumai está desarrollando redes neuronales totalmente ópticas para la IA de próxima generación. Con 1,1 millones de libras esterlinas en financiación inteligente, la empresa está creando procesadores informáticos ópticos avanzados en los que el flujo de información y los cálculos no dependen del procesamiento electrónico. La subvención se otorgó en conjunto con la Universidad de Oxford y sigue su financiamiento anterior de IP Group y Runa Capital.

La electrónica digital basada en transistores existente está luchando para respaldar el potencial que ofrece la IA, especialmente con el aumento explosivo de la demanda de computación para admitir modelos de IA innovadores como ChatGPT. Para combatir esto, la plataforma informática de Lumai es capaz de un procesamiento paralelo ultrarrápido y de bajo consumo. Las redes neuronales ópticas de Lumai pueden ser 1000 veces más rápidas y mucho más sostenibles que la electrónica digital basada en transistores existente.

La financiación apoyará a Lumai en la construcción y el lanzamiento de redes neuronales ópticas para computación de alto rendimiento y visión artificial, al mismo tiempo que liderará el desarrollo de tecnologías ópticas avanzadas.

Tim Weil, director ejecutivo de Lumai, comentó: "La victoria de Innovate UK Smart Grant es un testimonio de la visión y la pasión del equipo por crear computadoras ópticas que sean significativamente más rápidas y consuman menos energía que la electrónica tradicional. Después de separarse de la Universidad de Oxford, Es apropiado que trabajemos juntos en el proyecto Innovate UK para mejorar aún más las capacidades de estos sistemas ópticos avanzados. Estamos entusiasmados de traer la tecnología innovadora de Lumai al mundo, y esperamos dejar nuestra huella en el mercado del Reino Unido y más allá de."

El escalamiento continuo de los sistemas HPC e IA se basa en aumentos significativos de la eficiencia energética. Las supercomputadoras más grandes de la actualidad pueden consumir hasta 20 megavatios y, con la continua demanda de IA, la demanda de energía puede aumentar.

La reducción de la eficiencia energética no es un concepto nuevo para los proveedores de sistemas de HPC o para aquellos que administran o aprovisionan clústeres de HPC. Durante muchos años se ha discutido una envolvente de potencia de 20 MW para la computación a exaescala. Es posible que Frontier no haya alcanzado el objetivo de 20 megavatios por un pequeño margen, pero el sistema demuestra cuán lejos ha llegado la industria HPC en el desarrollo de sistemas HPC eficientes. Por ejemplo, la supercomputadora Sunway TaihuLight era el sistema más poderoso del mundo cuando se lanzó en 2016. En la edición de noviembre de 2022 del Top500, este sistema ahora ocupa el puesto número 7 y ofrece un rendimiento máximo de 93 PFlop/s (petaflops por segundo) con un consumo eléctrico de 15.371 kW (15,3 MW). En comparación, el sistema LUMI, lanzado en 2022, ofrece casi tres veces el rendimiento de Sunway TaihuLight a 309 PFlop/s, pero consume solo una fracción de la energía a 6016 kW (6,0 MW).

Sin embargo, a medida que la computación en la nube y la IA de HPC continúan creciendo, más científicos e investigadores obtienen acceso a la infraestructura informática avanzada. Todavía hay un crecimiento significativo en los mercados de la nube y la IA. A medida que crece la demanda de supercomputadoras de IA, se deben tomar medidas para hacer que la tecnología sea más sostenible.

Varios mercados verticales clave en las ciencias de la vida, como la biotecnología y los productos farmacéuticos, están cambiando hacia el uso de IA para la clasificación de imágenes médicas y para ayudar en la búsqueda de nuevos medicamentos y tratamientos. En ingeniería, ha habido un cambio de las pruebas y validaciones tradicionales a gemelos digitales complejos y con verificación y pruebas digitales integrales en simulación. El mercado automotriz también está experimentando una demanda de capacitación de modelos a gran escala para la conducción autónoma y el uso de IA en otras aplicaciones, como la optimización de topología. Este efecto en la ciencia y la ingeniería se ve agravado por el crecimiento de las cargas de trabajo intensivas en datos.

La integración de tecnologías fotónicas en los desplazamientos clásicos podría ayudar a reducir significativamente los presupuestos de energía para mover datos entre sistemas. Si bien esto puede parecer insignificante, el entrenamiento de modelos de IA requiere grandes cantidades de datos

La computación fotónica promete abrir nuevas posibilidades para la transferencia de datos y las comunicaciones entre elementos informáticos que podrían aumentar significativamente el rendimiento de HPC. Varios de los primeros jugadores se han fusionado en este mercado con tecnologías que podrían abrirse paso en las futuras supercomputadoras.

Lightelligence es una empresa derivada del MIT que utiliza la fotónica para reinventar la informática para la inteligencia artificial. La compañía lanzó su primera plataforma de computación óptica totalmente integrada PACE (Motor de computación aritmética fotónica) en 2021. PACE aprovecha las propiedades inherentes de la luz para generar soluciones óptimas a los problemas de Ising, Max-Cut y Min-Cut más de 800 veces más rápido que los actuales. GPU de gama alta manteniendo un alto rendimiento, baja latencia y eficiencia energética.

En una entrevista de 2021 con MIT News, el director ejecutivo de LightIntelligence, el Dr. Yichen Shen, comentó: "Estamos cambiando la forma fundamental en que se realiza la informática, y creo que lo estamos haciendo en el momento adecuado de la historia. Creemos que la óptica será la próxima informática". plataforma, al menos para operaciones lineales como la IA".

La plataforma PACE también tiene potencial para su uso en sistemas de conducción autónoma y ha demostrado ser más potente que las GPU de gama alta en algunas aplicaciones. “Nuestro chip completa estas tareas de toma de decisiones en una fracción del tiempo que tardan los chips regulares, lo que permitiría que el sistema de IA dentro del automóvil tome decisiones mucho más rápidas y precisas, lo que permitiría una conducción más segura”, dice Shen.

La tecnología central que respalda a PACE es un multiplicador de matriz óptica de 64x64 en un chip fotónico de silicio integrado y un chip microelectrónico CMOS, flipchip empaquetados juntos. Además de su paquete 3D avanzado, el chip fotónico de PACE contiene más de 12 000 dispositivos fotónicos discretos y tiene un reloj de sistema de 1 GHz.

En 2022, Hewlett Packard Enterprise y la empresa emergente de informática fotónica Ayar Labs firmaron recientemente una colaboración estratégica de varios años para acelerar el rendimiento de las redes de los sistemas informáticos y los centros de datos mediante el desarrollo de soluciones fotónicas de silicio basadas en tecnología de E/S óptica. A esto pronto le siguió la noticia de que Ayar Labs había obtenido $130 millones en fondos adicionales de Boardman Bay Capital Management, Hewlett Packard Enterprise (HPE) y Nvidia, así como de múltiples inversores financieros nuevos y existentes, que incluyen GlobalFoundries e Intel Capital.

La fotónica de silicio mejorará las capacidades de red y respaldará los requisitos futuros para la computación de alto rendimiento (HPC), la inteligencia artificial (IA) y las arquitecturas de computación en la nube. La tecnología también tiene el potencial de reducir la cantidad de energía utilizada en los centros de datos y los grandes sistemas informáticos.

Hugo Saleh, vicepresidente sénior de operaciones comerciales de Ayar Labs, afirmó: "Ya sea que esté hablando de HPC o de computación desagregada, existe un límite real en la E/S". dijo Saleh. "En HPC, generalmente se lo conoce como un cuello de botella de memoria. No es un problema de capacidad de memoria. Es la capacidad de mover los datos de los DIMM de memoria a la CPU y viceversa. El otro cuello de botella que se ha visto y del que se ha hablado bastante es el cuello de botella en la GPU. Entre la CPU y la GPU transfiriendo los datos y luego nuevamente, entre la propia GPU y la memoria".

“Lo que hacemos en Ayar Labs es un intento de cambiar el dominio físico en el que se transmiten los datos”, señaló Saleh. “Pasar de la electricidad, los voltajes y las corrientes, a los fotones. un transceptor en la parte posterior del servidor, no es una óptica de placa intermedia. Diseñamos chips que se sientan dentro del paquete, casi pegados a la CPU, la memoria, la GPU o el acelerador. Somos independientes del ASIC del host. Luego transmitimos fotones y luz fuera del paquete para su E/S de alta velocidad y baja potencia".

Ayar Labs demostró por primera vez esta tecnología en Supercomputing 2019, la conferencia y exposición de EE. UU. que se celebra anualmente en EE. UU. "Tenemos un equipo de prueba completo. Primero demostramos nuestra tecnología a la comunidad de HPC en Supercomputing 2019 en Denver. Desde entonces, hemos hecho dos anuncios públicos sobre los proyectos que estamos haciendo con Intel. Entonces, Intel ha demostrado una FPGA con nuestra fotónica dentro de él, transmitiendo cantidades masivas de datos a una potencia mucho menor", afirmó Saleh.

Esta tecnología podría aumentar enormemente el ancho de banda de la memoria para futuros sistemas HPC e IA. Cada chiplet ofrece el equivalente a 64 carriles PCIe Gen 5, lo que proporciona hasta dos terabits por segundo de rendimiento de E/S. El sistema utiliza técnicas estándar de fabricación de silicio y láseres de longitud de onda múltiple desagregados para lograr una comunicación de chip a chip de alta velocidad y alta densidad con un consumo de energía en un rango de picojulios. Ayar Labs desarrolló su tecnología junto con GlobalFoundries como parte de su plataforma fotónica de silicio monolítico.

"Trabajamos con GlobalFoundries en el desarrollo de un proceso monolítico, uno que le permite poner la electrónica y la óptica en el mismo chip", dijo Saleh. "Muchas de las ópticas tradicionales están separadas; las tenemos todas combinadas en una, y eso simplifica nuestra la vida del cliente cuando empaqueta todos estos componentes: reduce la energía, los costos y la latencia".

GF Fotonix es la plataforma monolítica de próxima generación de Global Foundries, que es la primera en la industria en combinar sus funciones fotónicas de 300 mm y RF-CMOS de clase de 300 GHz en una oblea de silicio. El proceso se ha diseñado para ofrecer un rendimiento a escala y se utilizará para desarrollar aplicaciones de detección y computación fotónica. Ayar Labs también ayudó a GF a desarrollar un PDK electroóptico avanzado que se lanzará en el segundo trimestre de 2022 y se integrará en las herramientas de diseño de proveedores de automatización de diseño electrónico (EDA).

En abril, una startup israelí de computación cuántica fotónica anunció que había ampliado su ronda de financiación inicial a 27 millones de dólares, gracias a una inyección de efectivo de Dell Technologies Capital (DTC). Quantum Source, que tiene como objetivo desarrollar computadoras cuánticas fotónicas comercialmente viables, utilizará la recarga de $ 12 millones para expandir su equipo de investigación y desarrollo a medida que escala para alcanzar importantes hitos técnicos y de rendimiento.

En este contexto, la computación cuántica fotónica utiliza fotones como representación de qubits. Quantum Source utiliza un enfoque único para generar fotones y puertas cuánticas de hasta cinco órdenes de magnitud de manera más eficiente que la implementación más avanzada.

Oded Melamed, cofundador y director ejecutivo de Quantum Source, comenta: "Fundamos Quantum Source con la creencia de que las tecnologías cuánticas fotónicas son la mejor ruta para lograr computadoras cuánticas tolerantes a fallas a gran escala. Nuestro enfoque único mejorará drásticamente la escalabilidad de esas máquinas y será la clave del éxito comercial de las computadoras cuánticas. Tener inversores como Dell Technologies Capital creyendo en nosotros nos permitirá acelerar nuestro trabajo y, por extensión, industrias enteras".

Fundada en 2021 por un equipo de veteranos de la industria de semiconductores y físicos consumados, Quantum Source está desarrollando tecnología para implementar eficientemente computadoras cuánticas fotónicas tolerantes a fallas y a gran escala. Hasta la fecha, las empresas han construido pequeñas computadoras cuánticas con solo decenas o cientos de qubits. Si bien estas computadoras cuánticas rudimentarias son una tecnología verdaderamente innovadora, los sistemas aún no son comercialmente viables.

Omri Green, socio de Dell Technologies Capital, comenta: "DTC invierte en tecnologías que pueden hacer avanzar a las industrias. Creemos que la computación cuántica tiene este potencial y, como nuestra primera inversión en esta área, Quantum Source puede ser el equipo que nos lleve allí". Oded y este equipo excepcional de científicos y empresarios probados están abordando obstáculos cruciales en la cuántica fotónica: escalabilidad y tolerancia a fallas. Una vez que se resuelvan esos desafíos, la ventaja de la innovación será ilimitada".

ORCA Computing, con sede en el Reino Unido, que desarrolla sistemas cuánticos fotónicos para el aprendizaje automático. ORCA recaudó $15 millones el año pasado y está liderando un proyecto de investigación para desarrollar un "centro de datos cuánticos". Otras empresas que trabajan en la computación cuántica fotónica incluyen la startup canadiense Xanadu, PsiQuantum, que cuenta con un gran respaldo, una empresa que recibió 9 millones de libras esterlinas para abrir una instalación de investigación en el Reino Unido para desarrollar sistemas criogénicos de alta potencia para la computación cuántica a gran escala.

"La luz tiene un papel muy importante que desempeñar en el futuro de la computación cuántica como un recurso eficaz y escalable", dijo el Dr. Richard Murray, cofundador y director ejecutivo de ORCA Computing en una entrevista con el Imperial College London. "Nuestra misión es poner los sistemas fotónicos en manos de los usuarios hoy para que brindemos valor a corto y largo plazo".

La última ronda de financiación de riesgo aporta a ORCA $ 15 millones (alrededor de £ 12 millones) para desarrollar aún más sus sistemas de computación cuántica fotónica, junto con el software necesario para futuras aplicaciones. La financiación estuvo a cargo de Octopus Ventures e incluyó a Oxford Science Enterprises, Quantonation y Verve Ventures.

"Estamos increíblemente felices de que algunos de los inversores en tecnología cuántica y profunda más conocedores de Europa se unan a nuestro viaje", dijo el Dr. Murray. "Su apoyo nos permitirá acelerar el desarrollo de los sistemas cuánticos a corto y largo plazo de ORCA".