- Neurophos desarrolla el procesador óptico Tulkas T100 capaz de realizar cálculos de IA de 470 petaFLOPS
- Los transistores ópticos actuales son 10.000 veces más pequeños que los fotónicos de silicio tradicionales
- El diseño de doble retícula integra 768 GB HBM para cargas de trabajo con uso intensivo de memoria
La startup Neurophos, con sede en Austin, ha revelado que está trabajando arduamente en el desarrollo de una unidad de procesamiento óptico llamada Tulkas T100 que promete avanzar en la computación.
Financiado por el Gates Frontier Fund de Bill Gates, la compañía afirma que el chip puede entregar 470 petaFLOPS de cómputo FP4 e INT4 mientras consume entre 1 y 2 kW de carga.
Su núcleo tensor óptico mide aproximadamente 1000 x 1000, que es aproximadamente 15 veces más grande que la matriz estándar de 256 x 256 utilizada en las GPU de IA actuales.
Transistores ópticos y velocidad extrema.
Los transistores ópticos de Neurophos pretenden superar las limitaciones de los semiconductores tradicionales ampliando la Ley de Moore a través de una alta densidad de cálculo sin aumentar el consumo de energía ni el tamaño del chip.
A pesar de su escala, la startup dice que solo necesita un núcleo por chip, respaldado por una amplia RAM y unidades de procesamiento vectorial para mantener el rendimiento.
Sus transistores ópticos son aproximadamente 10.000 veces más pequeños que los componentes fotónicos de silicio existentes, lo que permite que quepan matrices de alta densidad en un único troquel del tamaño de una retícula.
“El equivalente a un transistor óptico que se obtiene hoy en día en las fábricas de fotónica de silicio es mucho más grande. Tiene 2 milímetros de largo”, dijo el director ejecutivo de Neurophos, Patrick Bowen.
“No se pueden colocar suficientes chips en uno de esos chips para obtener una densidad de computación que compita remotamente con los CMOS digitales actuales”.
El Tulkas T100 funciona a 56 GHz, mucho más alto que las velocidades de reloj de CPU y GPU anteriores.
SRAM alimenta el núcleo tensor para mantener la eficiencia y el almacenamiento SSD puede ayudar a mover grandes conjuntos de datos durante las pruebas y la simulación.
El chip utiliza un diseño de doble retícula con 768 GB de HBM para admitir cargas de trabajo de IA con uso intensivo de memoria.
Neurofos dice que el Tulakas T100 de primera generación se centrará en la etapa de precarga de la inferencia de IA mediante el manejo del procesamiento de tokens de entrada para modelos de lenguaje grandes.
Bowen prevé agregar bastidores de chips Tulkas a los bastidores de GPU de IA existentes para acelerar el cálculo.
Aunque la compañía no espera una producción completa hasta mediados de 2028, los envíos iniciales ascienden a miles.
Actualmente, los ingenieros están probando un chip de prueba de concepto para validar la densidad de cálculo y el consumo de energía declarados.
Competidores como Nvidia y AMD también están invirtiendo fuertemente en fotónica de silicio, lo que indica una mayor competencia en este campo.
Las herramientas de inteligencia artificial y las limitaciones del ancho de banda de la memoria siguen siendo consideraciones centrales a medida que los aceleradores ópticos buscan complementar las GPU tradicionales.
Si bien el Tulkas T100 muestra potencial para avanzar en la informática de IA, su impacto práctico sigue siendo incierto hasta que la empresa logre una producción confiable.
Los enfoques ópticos siguen siendo experimentales y enfrentan desafíos relacionados con los requisitos de SRAM, el procesamiento de vectores y la integración de la fabricación de CMOS.
Los transistores ópticos pueden acelerar la multiplicación de matrices y reducir la energía por operación, pero la eficacia depende de la memoria, el almacenamiento SSD y la integración de la IA.
Neurophos afirma que sus chips son compatibles con las fábricas de semiconductores estándar, pero la producción en masa depende de la resolución de estos desafíos de ingeniería.
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