China ha presentado LightGen, un procesador fotónico diseñado para acelerar modelos de inteligencia artificial generativa, posicionándose como el más potente disponible actualmente.
Según datos publicados en la revista Science, en determinadas tareas supera más de 100 veces el rendimiento de una GPU Nvidia A100 en términos de capacidad de cálculo y eficiencia energética.
Este innovador chip utiliza impulsos de luz para procesar información, eliminando la resistencia eléctrica y permitiendo una mayor escala de procesamiento.
El procesador fotónico de Jiao Tong y Tsinghua
LightGen es el resultado de un proyecto colaborativo entre investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y la Universidad de Tsinghua.
Se trata de un prototipo de laboratorio, una plataforma de computación óptica para IA, y no de un chip comercial. Su diseño está optimizado para las cargas de trabajo típicas de los modelos generativos, como la creación y transformación de imágenes, vídeos y escenas 3D.
En esencia, el chip reemplaza los transistores electrónicos por “neuronas” fotónicas. Estas unidades manipulan haces de luz para realizar las operaciones que, en una red neuronal clásica, ejecutan los circuitos electrónicos.
El objetivo es aprovechar las propiedades de los fotones –velocidad y menor disipación de calor– para lograr una mayor eficiencia en tareas que requieren un alto volumen de cómputo.
Más de dos millones de neuronas fotónicas en un chip
Uno de los avances clave es la densidad. LightGen utiliza un empaquetado tridimensional para integrar más de dos millones de neuronas artificiales en una superficie de aproximadamente un cuarto de pulgada cuadrada.
En diseños de procesadores ópticos anteriores, la escala solía limitarse a unos pocos miles de neuronas, suficientes para tareas sencillas de clasificación, pero no para la generación compleja de contenido.
Gracias a esta densidad, el chip puede abordar tareas como la generación de vídeo de alta resolución o el manejo de modelos 3D, que habitualmente se ejecutan en granjas de GPU.
Cada neurona fotónica actúa sobre la luz que circula por el chip, ajustando parámetros como la intensidad o la fase para implementar las operaciones de la red.
El trabajo también introduce el concepto de “espacio latente óptico”. En los modelos generativos, el espacio latente es la representación comprimida de la información a partir de la cual se generan imágenes u otros contenidos. En LightGen, esta representación se manipula directamente con luz, utilizando metasuperficies ultrafinas y matrices de fibra.
Estos elementos permiten comprimir y procesar datos multidimensionales sin necesidad de fragmentar las imágenes en bloques, preservando así la estructura estadística de los datos de entrada y reduciendo el número de pasos necesarios para generar el resultado. Los investigadores han probado LightGen en diversos escenarios de IA generativa.
El sistema ha demostrado ser capaz de producir imágenes semánticas de buena calidad y realizar manipulaciones 3D comparables a las de redes neuronales electrónicas avanzadas.
Limitaciones actuales de LightGen
El trabajo subraya varias limitaciones. El sistema depende de láseres externos para generar y controlar la señal óptica, lo que complica el montaje y aumenta los costes.
Además, la fabricación del chip requiere procesos específicos que no están actualmente integrados en la industria de semiconductores.
La integración de LightGen en centros de datos reales requeriría resolver cuestiones relacionadas con la escalabilidad, el coste, la integración con el hardware existente y la fiabilidad a largo plazo. Por ello, los autores presentan el chip como una prometedora línea de investigación, no como un reemplazo inmediato de las GPU actuales.
Impacto potencial en la IA generativa
Si este tipo de diseños se consolida, uno de los efectos más notables sería la reducción del consumo energético asociado al uso de la IA generativa.
El entrenamiento y la ejecución de modelos de gran tamaño requieren actualmente una gran cantidad de potencia y energía; un acelerador específico más eficiente podría reducir los costes en los centros de datos y hacer más viable el despliegue de modelos avanzados.
LightGen también demuestra que China no solo compite en el desarrollo de chips electrónicos, sino que también explora vías alternativas como la computación fotónica.
Es probable que, si estas tecnologías avanzan, veamos sistemas híbridos: procesadores electrónicos para ciertas partes del cómputo y módulos ópticos para fases específicas donde el cálculo con luz aporte una ventaja medible.
Según la revista Science, investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y Tsinghua han demostrado que es posible construir un chip fotónico capaz de ejecutar tareas de IA generativa con una eficiencia superior a la del hardware electrónico.
La transición de estos prototipos a productos comerciales dependerá de la resolución de las barreras técnicas y económicas en los próximos años.
