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Informática

Dois computadores de luz aproximam-se do lançamento comercial

Redação do Site Inovação Tecnológica - 10/04/2025

Apresentados dois computadores de luz próximos do lançamento comercial
Este computador fotônico de uso geral está virtualmente pronto para venda.
[Imagem: Sufi R. Ahmed et al. - 10.1038/s41586-025-08854-x]

Computação com luz

A computação fotônica, que usa processadores que funcionam com luz em vez de eletricidade, tem dado inúmeras demonstrações em escala de laboratório de que estamos próximos de dar o próximo salto tecnológico na informática.

Agora, duas empresas emergentes anunciaram dois sistemas de computação baseados em luz que estão virtualmente prontos para ir ao mercado. Não são computadores ópticos de pleno direito, mas co-processadores fotônicos, que podem tomar para si as tarefas mais pesadas das centrais de dados dedicadas à inteligência artificial.

Os dois co-processadores fotônicos usam luz para realizar a multiplicação de matrizes, uma operação fundamental na maioria dos processamentos de IA, bem como em outras áreas da computação, como nos complexos problemas de otimização combinatória, usados da otimização de carteiras de aplicações financeiras e de canais de comunicação em redes sem fio até a configuração de rotas de entrega na logística.

Nos dois sistemas apresentados agora, todos os outros cálculos ocorrem em componentes eletrônicos, o que significa que, além de trocar os elétrons por fótons para fazer computação, é necessário prover as interfaces para que a parte fotônica fale com a parte eletrônica.

É uma área tão emergente que os dois sistemas de computação com luz não foram apresentados em uma feira de produtos para informática: Tanto a equipe da Lightelligence quanto da Lightmatter, ambas dos EUA, anunciaram seus progressos em artigos científicos, publicados na revista Nature.

Isto demonstra o quanto o anúncio de hoje está em um patamar diferente de inovação em relação a anúncios de outras empresas, como a Nvidia, que recentemente anunciou um sistema de laser para trocar informações nas centrais de dados baseadas em GPUs - neste caso, os lasers são usados apenas para transmissão de informações, enquanto nos dois co-processadores os lasers são efetivamente usados para computação.

Apresentados dois computadores de luz próximos do lançamento comercial
A integração da eletrônica com a fotônica é crucial para que a computação de luz entre no mercado.
[Imagem: Shiyue Hua et al. - 10.1038/s41586-025-08786-6]

Solução de problemas complexos

Bo Peng e seus colegas da Lightmatter demonstraram um acelerador fotônico, chamado PACE, que combina um chip fotônico com um chip eletrônico para alcançar uma computação de latência muito baixa, uma medida de velocidade computacional importante para o processamento em tempo real.

O acelerador, composto por mais de 16.000 componentes fotônicos em uma matriz de 64 x 64, atinge 1 GHz de velocidade na computação e alcança uma redução de até 500 vezes na latência mínima, em comparação com circuitos experimentais de menor escala ou componentes fotônicos individuais.

O PACE demonstrou resolver problemas computacionais complexos conhecidos como problemas de Ising, demonstrando a viabilidade do sistema para aplicações no mundo real.

Apresentados dois computadores de luz próximos do lançamento comercial
Detalhes do processador fotônico e do sistema integrado PACE.
[Imagem: Sufi R. Ahmed et al. - 10.1038/s41586-025-08854-x]

Computador fotônico de uso geral

Nicholas Harris e seus colegas da Lightelligence, por sua vez, apresentaram um processador fotônico de uso mais geral, integrando quatro chips baseados em luz e dois eletrônicos.

O sistema foi capaz de rodar modelos de IA com eficiência e alta precisão. O processador, composto por quatro matrizes de 128 x 128, consegue executar o modelo de processamento de linguagem natural BERT e uma rede neural chamada ResNet, usada para processamento de imagens. Em ambos os casos, o processador de luz alcançou precisões semelhantes às de processadores eletrônicos convencionais, mas rodando muito mais rápido e consumindo menos energia.

A equipe realizou demonstrações do seu processador fotônico rodando uma gama de aplicações, incluindo a geração de textos semelhantes a Shakespeare, a classificação precisa de críticas de filmes e a execução de jogos clássicos de computador da Atari, como Pac-Man. Esta é uma novidade marcante: Enquanto os demais processadores fotônicos já apresentados demonstraram a capacidade de fazer cálculos matemáticos, este é o primeiro sistema integrado a rodar programas computacionais "do mundo real".

Superando a Lei de Moore

Ambas as equipes sugerem que seus sistemas são escaláveis, embora isto vá exigir otimizações adicionais.

Mas são sistemas práticos, demonstrando que a computação fotônica ocupará seu lugar no mercado muito antes da computação quântica, oferecendo uma alternativa para a computação eletrônica, às voltas com as dificuldades de prosseguir validando a Lei de Moore.

"A computação fotônica vem sendo desenvolvida há décadas, mas essas demonstrações podem significar que estamos finalmente prestes a aproveitar o poder da luz para construir sistemas de computação mais potentes e energeticamente eficientes," disse o professor Anthony Rizzo, do Dartmouth College, em um comentário editorial para a revista - ele não está envolvido com nenhuma das demonstrações, mas sua equipe também está desenvolvendo um chip fotônico milimétrico para centrais de dados.

Bibliografia:

Artigo: An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency
Autores: Shiyue Hua, Erwan Divita, Shanshan Yu, Bo Peng, Charles Roques-Carmes, Zhan Su, Zhang Chen, Yanfei Bai, Jinghui Zou, Yunpeng Zhu, Yelong Xu, Cheng-kuan Lu, Yuemiao Di, Hui Chen, Lushan Jiang, Lijie Wang, Longwu Ou, Chaohong Zhang, Junjie Chen, Wen Zhang, Hongyan Zhu, Weijun Kuang, Long Wang, Huaiyu Meng, Maurice Steinman, Yichen Shen
Revista: Nature
Vol.: 640, pages 361-367
DOI: 10.1038/s41586-025-08786-6

Artigo: Universal photonic artificial intelligence acceleration
Autores: Sufi R. Ahmed, Reza Baghdadi, Mikhail Bernadskiy, Nate Bowman, Ryan Braid, Jim Carr, Chen Chen, Pietro Ciccarella, Matthew Cole, John Cooke, Kishor Desai, Carlos Dorta, Jonathan Elmhurst, Bryce Gardiner, Elliot Greenwald, Shashank Gupta, Parry Husbands, Brian Jones, Anthony Kopa, Ho John Lee, Arulselvan Madhavan, Adam Mendrela, Nicholas Moore, Lakshmi Nair, Aditya Om, Subie Patel, Rutayan Patro, Rob Pellowski, Esha Radhakrishnani, Sandeep Sane, Nicholas Sarkis, Joe Stadolnik, Mykhailo Tymchenko, Gongyu Wang, Kurt Winikka, Alexandra Wleklinski, Josh Zelman, Richard Ho, Ritesh Jain, Ayon Basumallik, Darius Bunandar, Nicholas C. Harris
Revista: Nature
Vol.: 640, pages 368-374
DOI: 10.1038/s41586-025-08854-x
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