Tra le tante conseguenze "rivoluzionarie" - vere o presunte - dell'attuale boom dell'Intelligenza Artificiale, ci potrebbe essere un nuovo e decisivo impulso allo sviluppo dei processori fotonici: quelli in cui i dati si spostano veicolati dalla luce e non dai tradizionali impulsi elettrici. Ne è convinta Lightmatter, una delle aziende che maggiormente sta lavorando in questo campo. E che ora ha presentato un nuovo "photonic processor" pensato proprio per l'AI.

Negli sviluppi portati avanti da Lightmatter, il presupposto concettuale è ben noto: le tecnologie "elettroniche" tradizionali non sono più in grado di far evolvere abbastanza velocemente le prestazioni di processori, memorie, sistemi di interconnessione. E questo è vero da tempo. La novità è che gli sviluppi legati all'AI hanno messo in ulteriore evidenza questa mancanza di performance, accelerando lo sviluppo di nuove soluzioni.

Paradossalmente, spiega Lightmatter, i calcoli collegati all'AI non richiedono la stessa elevata precisione del computing classico. Ciò facilita lo sviluppo di processori fotonici dedicati, che arriverebbero ad essere essere troppo complessi e costosi se dovessero adeguarsi alla precisione a 32 o 64 bit del computing tradizionale. Questo, di recente, ha permesso progressi significativi nel percorso verso la realizzazione di processori fotonici per task di AI.

"Tuttavia - ricorda Nick Harris, fondatore e CEO di Lightmatter - nessun chip fotonico ha ancora raggiunto la precisione necessaria per applicazioni pratiche di AI e sinora le dimostrazioni concrete si sono limitate a carichi di benchmark semplificati".

Ed ecco quindi la novità proprio di casa Lightmatter: un processore fotonico - per la precisione un "blocco" con sei processori integrati, per un totale di 50 miliardi di transistor e un milione di componenti fotonici - capace di eseguire nativamente reti neurali con la precisione necessaria. E in grado di competere concretamente con gli acceleratori tradizionali per l'AI.

Harris mette in evidenza che il nuovo processore non è un prototipo da laboratorio ma un sistema completamente funzionante. Un risultato che, secondo il CEO, ha una valenza che va anche oltre l'AI: dimostra che il photonic computing è la prima tecnologia non "transistor-based" che può davvero essere messa operativamente in campo. Mentre le altre principali alternative al calcolo tradizionale (quantum computing, DNA computing moleculare, neuromorphic computing, l'uso di nanotubi di carbonio al posto dei transistor in silicio) restano al palo per i molti problemi operativi che devono ancora essere risolti.

Harris spiega che il nuovo processore realizzato da Lightmatter sfrutta un design ibrido fotonico-elettronico, in cui "tensor core" fotonici dedicati al calcolo per le reti neurali si affiancano a moduli di controllo e memorie elettronici convenzionali. Una configurazione "da server" vede sino a otto photonic processor affiancati da due CPU convenzionali e la piattaforma di AI così realizzata si può programmare usando framework di AI standard come PyTorch e TensorFlow, ben noti agli sviluppatori.

Questo approccio ibrido viene considerato simile ad altri che abbiamo già visto nel mondo del computing, in particolare quando le prime GPU hanno complementato le CPU per l'elaborazione grafica, prima di espandersi al calcolo generale e poi proprio all'AI. Allo stesso modo, secondo Lightmatter, i processori fotonici potrebbero inizialmente fare da acceleratori specializzati per i carichi di lavoro AI, per poi estendere il loro raggio d'azione ad applicazioni più ampie.

Bastano questi sviluppi per affermare di essere arrivati a un nuovo capitolo nella storia del computing? Per Lightmatter sì: siamo arrivati ad un momento storico che dimostra la fattibilità del computing fotonico. In una visione per la quale un nuovo paradigma tecnologico dell'elaborazione non sostituisce il precedente ma lo affianca, ciascuno puntando ai task per i quali è la soluzione migliore.