Rachunki idą w miliardy, więc wymyślili, jak liczyć światłem. Ten projekt brzmi jak czysta fikcja

Sztuczna inteligencja ma problem, którego nie rozwiąże nawet najpotężniejszy procesor. Chodzi o prąd, a właściwie jego ogromne ilości potrzebne do utrzymania coraz większych centrów danych. Brytyjczycy postanowili sprawdzić, czy część obliczeń da się wykonywać zupełnie inaczej. Zamiast polegać wyłącznie na elektronice, chcą wykorzystać światło. Technologia opracowana przez firmę Lumai ma potencjalnie zmniejszyć zużycie energii nawet o 90 proc. Teraz trafi do prawdziwej serwerowni, gdzie będzie musiała udowodnić swoją przydatność.

Sztuczna inteligencja rozwija się w imponującym tempie, ale za kolejnymi generacjami modeli stoją coraz większe rachunki za energię. Każda rozmowa z chatbotem, wygenerowany obraz czy analiza dokumentu wymaga pracy serwerów. Kiedy podobne zadania wykonują miliony użytkowników, zapotrzebowanie na moc obliczeniową szybko rośnie.

Według najnowszych analiz Międzynarodowej Agencji Energetycznej centra danych zużyły w 2025 r. około 485 TWh energii elektrycznej. Do 2030 r. zapotrzebowanie może wzrosnąć do 950 TWh, czyli niemal dwukrotnie. W przypadku obiektów przeznaczonych przede wszystkim do obsługi AI wzrost może być jeszcze szybszy.

Problem polega na tym, że nie wystarczy wyprodukować więcej procesorów. Potrzebne są również elektrownie, linie przesyłowe, transformatory i systemy chłodzenia. Niedawno pisaliśmy o tym, że rozwój AI zaczyna hamować nawet ograniczona dostępność kabli energetycznych. Budowa kolejnych serwerowni staje się więc coraz większym wyzwaniem infrastrukturalnym.

Brytyjska firma Lumai chce podejść do problemu od drugiej strony. Zamiast nieustannie zwiększać ilość energii dostarczanej do komputerów, próbuje radykalnie ograniczyć jej zużycie podczas samych obliczeń. Właśnie dlatego jej technologia zainteresowała państwową agencję badawczą ARIA.

Lumai powstała w 2021 r. na bazie badań prowadzonych na Uniwersytecie Oksfordzkim. Jej specjalnością są obliczenia optyczne, czyli wykorzystywanie właściwości światła do przeprowadzania operacji matematycznych. Brzmi nieco abstrakcyjnie, ale pomysł jest całkiem konkretny.

W tradycyjnych procesorach obliczenia odbywają się za pomocą układów elektronicznych, w których pracują miliardy tranzystorów. Ich przełączanie, przesyłanie informacji i przechowywanie danych wymaga energii, a część zamienia się w ciepło. Im większe obciążenie, tym trudniejsze staje się zapewnienie odpowiedniej wydajności bez zwiększania poboru mocy.

Technologia Lumai wykorzystuje natomiast wiązki światła, których natężenie reprezentuje wartości liczbowe. Przechodząc przez odpowiednio zaprojektowane elementy optyczne, takie jak soczewki, wiązki mogą wykonywać operacje matematyczne. Co ważne, wiele takich operacji odbywa się równolegle w przestrzeni trójwymiarowej.

Największą zaletą rozwiązania jest to, że same pasywne elementy optyczne nie potrzebują zasilania do przeprowadzania obliczeń. Nie oznacza to jednak komputera działającego bez prądu. Nadal potrzebne są źródła światła, pamięć, układy elektroniczne oraz systemy sterowania i przetwarzania danych. Brytyjczycy nie próbują więc całkowicie zastąpić klasycznych procesorów. Chcą oddać światłu najbardziej wymagające zadania, a resztę pozostawić elektronice.

Nowy etap projektu ogłoszono 3 listopada. Serwery Lumai Iris Nova zostaną wykorzystane w Scaling Inference Lab, brytyjskim programie testowania nowych technologii obliczeniowych. Przedsięwzięcie realizuje organizacja CommonAI, a jego podstawowe finansowanie ze strony ARIA wynosi 50 mln funtów.

Planowany klaster będzie składał się z 8 serwerów optycznych Iris Nova współpracujących z procesorami graficznymi Nvidii. Technologia nie zamierza więc od razu wyeliminować klasycznych GPU. Oba rozwiązania mają wykonywać inne części tego samego zadania.

Kiedy użytkownik wysyła chatbotowi pytanie, model najpierw musi przetworzyć jego treść i przygotować informacje potrzebne do wygenerowania odpowiedzi. Ten etap nazywa się prefill i wymaga przeprowadzenia ogromnej liczby operacji matematycznych. Właśnie tutaj mają pracować procesory optyczne. Następnie rozpoczyna się generowanie odpowiedzi, czyli etap decode. Model tworzy kolejne fragmenty tekstu, intensywnie korzystając przy tym z pamięci. Tę część zadania będą obsługiwać tradycyjne układy Nvidii.

Lumai pokazała już wcześniej, że jej sprzęt potrafi obsługiwać modele Llama zawierające 8 i 70 mld parametrów. Teraz jednak stawka jest większa. Chodzi o sprawdzenie, czy kilka takich maszyn może stabilnie pracować razem, przez dłuższy czas i pod rzeczywistym obciążeniem.

Deklarowane możliwości technologii wyglądają naprawdę szalenie imponująco. Lumai zakłada, że wykorzystanie obliczeń optycznych może ograniczyć zużycie energii nawet o 90 proc. względem konwencjonalnych rozwiązań opartych na GPU. Firma mówi również o potencjalnie 50-krotnie większej przepustowości w określonych zadaniach realizowanych przy dużym obciążeniu.

Trzeba jednak wyraźnie zaznaczyć, że nie są to jeszcze wyniki niezależnych testów całego klastra. Właśnie po to organizowany jest eksperyment. Badacze chcą ustalić, czy korzyści widoczne na poziomie pojedynczego akceleratora rzeczywiście utrzymują się po uwzględnieniu wszystkich elementów serwerowni.

Znaczenie mają bowiem nie tylko same obliczenia. Dane trzeba dostarczyć do procesora, odpowiednio przetworzyć, zapisać w pamięci i przesłać dalej. Do tego dochodzi chłodzenie, oprogramowanie i komunikacja między poszczególnymi maszynami. Nawet wyjątkowo oszczędny akcelerator może stracić część swojej przewagi, jeśli pozostałe elementy systemu będą zużywały zbyt dużo energii.

Brytyjczycy chcą więc sprawdzić nie tylko szybkość działania, ale również zużycie prądu przypadające na obsłużone zapytanie, stabilność pracy i całkowity koszt eksploatacji. Dopiero takie pomiary pozwolą ocenić, czy obliczenia optyczne rzeczywiście mogą stanowić opłacalną alternatywę dla dotychczasowej infrastruktury AI.

W ostatnich latach pojawiło się mnóstwo pomysłów na ograniczenie energetycznego apetytu sztucznej inteligencji. General Motors chce wykorzystywać samochody elektryczne do wspierania zasilania centrów danych, a w Chinach zdecydowano się nawet na umieszczanie serwerowni pod wodą. Wszystkie te rozwiązania próbują poradzić sobie z konsekwencjami rosnącego zapotrzebowania na energię.

Brytyjski pomysł jest nieco inny, ponieważ dotyczy sposobu wykonywania obliczeń. Jeśli technologia rzeczywiście okaże się znacznie oszczędniejsza, pozwoli uruchamiać więcej usług AI przy tej samej dostępnej mocy elektrycznej. Nie oznacza to oczywiście, że centra danych nagle przestaną potrzebować ogromnych ilości prądu. Tańsze obliczenia mogą przecież zachęcić firmy do jeszcze intensywniejszego wykorzystywania sztucznej inteligencji. Korzyści z większej wydajności częściowo zniwelowałby wtedy wzrost liczby wykonywanych operacji.

Przeczytaj także:

Najbliższe testy pokażą przede wszystkim, czy technologia opracowana w Oksfordzie jest gotowa na wyjście poza demonstracje. Bo czym innym jest efektowny eksperyment z wykorzystaniem światła, a czym innym maszyna, która przez całą dobę obsługuje prawdziwe zapytania użytkowników. Jeśli Brytyjczycy poradzą sobie z tym drugim zadaniem, producenci tradycyjnych procesorów mogą zyskać interesującą konkurencję.

*Źródło zdjęcia wprowadzającego: Kittipong Jirasukhanont, PhonlamaiPhoto's Images, Canva Pro