Российские физики научили жидкий свет запоминать данные

Российские физики научили жидкий свет запоминать данные

Российские физики научили жидкий свет запоминать данные

Учёные из Российского квантового центра, МФТИ и СПбГУ показали, что поляритонный конденсат способен сохранять поляризацию светового сигнала на протяжении сотен пикосекунд — в сотни раз дольше жизни отдельной квазичастицы. В перспективе эффект можно использовать для создания оптической памяти, которой не придётся постоянно переводить фотоны в электрические сигналы и обратно.

Поляритоны возникают при сильном взаимодействии света с электронными возбуждениями в полупроводнике.

В большом количестве они образуют коллективное состояние, которое за необычные свойства называют жидким светом. Отдельный поляритон исчезает почти мгновенно, однако оставленная входным импульсом поляризация продолжает жить во всём конденсате.

Система не клонирует фотон и не сохраняет его целиком, зато запоминает состояние поляризации даже очень слабого сигнала.

Несколько сотен пикосекунд звучат не особенно впечатляюще рядом с флешкой, которая хранит отпускные фотографии годами. Но внутри оптического процессора это солидный запас времени: свет успевает пройти между вычислительными узлами, не превращаясь по дороге в электричество.

Такой подход способен упростить архитектуру фотонных и квантовых вычислителей, ускорить обмен данными и снизить энергопотребление. Особенно важно, что поляритонные системы можно создавать в материалах, работающих при комнатной температуре, а не только в лабораторном морозильнике.

Результаты опубликованы в журнале Physical Review Letters. Российский квантовый центр рассматривает поляритонный конденсат как возможную основу для классической и однофотонной памяти.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru