IBM 宣布開發(fā)出一種新的光學(xué)技術(shù)，能夠以光速訓(xùn)練 AI 模型，同時大幅節(jié)省能源。該公司表示，通過將這項(xiàng)突破應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，訓(xùn)練一個 AI 模型所節(jié)省的能源相當(dāng)于 5000 個美國家庭一年的能源消耗。

該公司解釋說，雖然數(shù)據(jù)中心通過光纖電纜與外部世界連接，但內(nèi)部仍然使用銅線。這些銅線連接著 GPU 加速器，而 GPU 加速器在等待來自其他設(shè)備的數(shù)據(jù)時會有大量時間處于空閑狀態(tài)，同時消耗能量并推高成本。

IBM 高級副總裁兼研究總監(jiān) Dario Gil 稱：“隨著生成式 AI 對更多能源和處理能力的需求，數(shù)據(jù)中心必須進(jìn)化，而共封裝光學(xué)技術(shù)（CPO）可以使這些數(shù)據(jù)中心面向未來。通過這一突破，未來的芯片將像光纖電纜進(jìn)出數(shù)據(jù)中心傳輸數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行通信，從而開啟一個更快、更可持續(xù)的通信新時代，能夠處理未來的 AI 工作負(fù)載。”

IBM 在一篇技術(shù)論文中概述了其新的 CPO 原型。通過顯著增加數(shù)據(jù)中心的帶寬，可以最大限度地減少 GPU 的閑置時間，從而加速 AI 處理。IBM 稱，大型語言模型（LLM）的訓(xùn)練時間可以從三個月縮短到三周。同時，更高的能源效率將降低能源消耗，并減少與訓(xùn)練 LLM 相關(guān)的成本。