La Universidad Jiao Tong de Shanghái anunció el viernes un avance significativo en chips de potencia computacional con la presentación de LightGen, un chip de computación totalmente óptico capaz de ejecutar modelos de inteligencia artificial generativa a gran escala, lo que ofrece soluciones para abordar las inmensas demandas computacionales y energéticas de la era de la IA generativa.

El equipo de investigación afirmó que es la primera vez que se desarrolla un chip de computación totalmente óptico para soportar modelos generativos semánticos y visuales a gran escala. Un artículo sobre el estudio se publicó el viernes en el sitio web de la revista Science, donde fue destacado como artículo principal.

La IA generativa se está aplicando cada vez más a escenarios complejos del mundo real, como la generación de imágenes a partir de texto en segundos y la creación de vídeos en cuestión de momentos. A medida que estos modelos se vuelven más grandes y sofisticados, la demanda de potencia computacional y eficiencia energética se vuelve más apremiante. En la era posterior a la Ley de Moore, los esfuerzos de investigación globales se están centrando en chips de potencia computacional de próxima generación, como la computación óptica.

Actualmente, los chips ópticos destacan en la aceleración de tareas discriminativas, pero no logran soportar modelos generativos de vanguardia a gran escala. El desafío radica en permitir que los chips de computación óptica de próxima generación ejecuten modelos generativos complejos, un problema reconocido en el campo de la computación inteligente a nivel mundial.

Los científicos explicaron que la computación óptica implica el procesamiento de información utilizando luz en lugar de electrones dentro de los transistores. La luz ofrece inherentemente alta velocidad y paralelismo, lo que la convierte en una dirección prometedora para superar los cuellos de botella computacionales y energéticos. Sin embargo, aplicar la computación óptica a la IA generativa es complejo debido a la gran escala de estos modelos y su necesidad de transformarse en múltiples dimensiones.

Chen Yitong, investigador principal del equipo, afirmó que LightGen logra este salto de rendimiento al superar tres cuellos de botella críticos: la integración de millones de neuronas ópticas en un solo chip, la consecución de una transformación dimensional totalmente óptica y el desarrollo de un algoritmo de entrenamiento para modelos generativos ópticos que no depende de datos de referencia.

«Cualquiera de estos avances por sí solo se consideraría significativo. LightGen logra los tres simultáneamente, lo que permite una implementación de extremo a extremo totalmente óptica para tareas generativas a gran escala», dijo Chen, quien también es profesor asistente en la Escuela de Circuitos Integrados de la Universidad Jiao Tong de Shanghái.

LightGen no se trata simplemente de usar electrónica para ayudar a la óptica en la generación. Logra un ciclo completo de «entrada-comprensión-manipulación semántica-generación» en un chip totalmente óptico, según el equipo de investigación. Una vez que se introduce una imagen en el chip, el sistema puede extraer y representar información semántica, generando nuevos datos multimedia bajo control semántico, lo que permite que la luz «comprenda» y «reconozca» la semántica.

Los experimentos realizados en su investigación demostraron que LightGen puede realizar generación semántica de imágenes de alta resolución, generación 3D, generación de video de alta definición y control semántico, lo que permite diversas tareas generativas a gran escala, como la reducción de ruido y la transferencia de características.

En las evaluaciones de rendimiento, LightGen cumplió con rigurosos estándares computacionales. Logró una calidad de generación comparable a la de las principales redes neuronales electrónicas, como Stable Diffusion y NeRF, al tiempo que se midieron el tiempo de procesamiento de principio a fin y el consumo de energía. Las pruebas mostraron que, incluso utilizando dispositivos de entrada relativamente obsoletos, LightGen logró mejoras en la eficiencia computacional y energética de dos órdenes de magnitud en comparación con los chips digitales más avanzados. Con dispositivos de última generación, LightGen podría lograr teóricamente mejoras en la potencia computacional de siete órdenes de magnitud y mejoras en la eficiencia energética de ocho órdenes de magnitud.

El equipo de investigación afirmó que el estudio subraya que, a medida que la IA generativa se integra cada vez más en la producción y la vida cotidiana, el desarrollo de chips de computación de próxima generación capaces de ejecutar las tareas de vanguardia que requiere la sociedad moderna impulsada por la IA se vuelve imperativo.

«LightGen abre un nuevo camino para el avance de la IA generativa con mayor velocidad y eficiencia, proporcionando una nueva dirección para la investigación en computación inteligente generativa de alta velocidad y eficiencia energética», declaró Chen.