ИИ на свету: в России готовят фотонные ускорители для отдельных задач GPU

ИИ на свету: в России готовят фотонные ускорители для отдельных задач GPU

ИИ на свету: в России готовят фотонные ускорители для отдельных задач GPU

Российские разработчики ищут способ ускорять ИИ с помощью света. Фотонные вычислители рассматривают как специализированную альтернативу GPU в отдельных задачах. Идею обсудили на круглом столе по развитию фотонных вычислений.

Отправлять видеокарты на пенсию пока рано, сообщает ТАСС со ссылкой на ГК «Элемент».

Предполагается гибридная система: оптика берёт подходящие ей операции, электроника отвечает за остальные. Фотонное матричное ядро планируют применять для инференса, работы уже обученных нейросетей, обработки сигналов и некоторых задач оптимизации.

Главный производственный козырь — менее жёсткие требования к техпроцессу. Ключевые элементы кремниевых фотонных схем можно создавать по нормам 90–45 нм.

Для России с ограниченным доступом к передовым зарубежным GPU это потенциально интересный путь. Правда, одного кристалла мало: нужны память, контроллеры, источники света, преобразователи сигналов и программный стек.

Разработчики подобных решений заявляют о потенциальном преимуществе по энергоэффективности более чем в десять раз. Но в «Элементе» уточняют: цифры пока преимущественно исходят от самих разработчиков.

В России уже работают над производственной базой и прототипами, в том числе в Сбере. Следующая задача — собрать полноценную экосистему с библиотеками фотонных элементов, корпусированием и тестированием.

К 2027 году планируют сформулировать требования к вычислителю для передачи в производство, а на 2028-2029 годы намечена опытная эксплуатация.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru