es.wedoany.com Noticia: La empresa de computación óptica de Shanghái, Guangbenwei Technology, junto con Dongfang Tiansuan, ha iniciado el desarrollo de la primera carga útil satelital de computación óptica del mundo, con el objetivo de aplicar por primera vez la tecnología de computación óptica en escenarios de ingeniería espacial.
La competencia por la capacidad de cómputo espacial se está intensificando. Elon Musk predice que para 2032, los satélites de inteligencia artificial alimentados por energía solar podrían convertirse en la solución de cómputo más rentable a nivel global. El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, también señaló en marzo de este año que dondequiera que se generen datos, debe haber inteligencia presente. Sin embargo, la computación espacial enfrenta desafíos de ingeniería severos: en el entorno de vacío, la disipación de calor de los chips es difícil, y la radiación de partículas de alta energía puede causar fácilmente errores de cálculo.
Guangbenwei Technology intenta sortear estos problemas utilizando tecnología de computación óptica. La empresa sostiene que la computación óptica utiliza fotones como portadores de información de cálculo. Los fotones no tienen carga eléctrica, por lo que no son afectados de forma natural por partículas de alta energía y no requieren protección especial contra la radiación. Cuando la luz se propaga en guías de onda para realizar cálculos, apenas genera calor, y el consumo de energía estática tiende teóricamente a cero. Estas características se alinean perfectamente con las limitaciones de energía y las dificultades de disipación de calor de los satélites. Además, bajo el mismo peso de carga útil, las estructuras de disipación de calor y los sistemas de energía necesarios para los chips de computación óptica son más ligeros y pequeños, lo que permite albergar más capacidad de cómputo.
Pu Huanan, subdirector del Instituto de Investigación de Guangbenwei Technology, afirmó que la mejora del rendimiento de los chips de computación electrónica ha dependido durante mucho tiempo de la miniaturización de los procesos. Cuando la separación de las puertas de los transistores se reduce a cierto punto, el efecto de túnel cuántico provoca fugas y errores de cálculo. Los chips de computación óptica no dependen de procesos avanzados dominados por la litografía ultravioleta extrema; los procesos existentes de más de 45 nanómetros, e incluso a nivel submicrométrico, pueden satisfacer las necesidades de fabricación. El aumento de la capacidad de cómputo se basa en expandir la escala de la computación óptica y utilizar múltiples dimensiones de multiplexación, como la longitud de onda y la polarización de los fotones, mientras que la generación de calor y el consumo de energía se mantienen estables.
Actualmente, Guangbenwei Technology es la única empresa en el mundo que ha logrado simultáneamente la computación óptica en memoria y la computación óptica sobre vidrio. La computación óptica en memoria permite que los parámetros de los modelos grandes se almacenen directamente dentro del chip, eliminando la necesidad de transferencias frecuentes de datos, y reduciendo la latencia de cálculo a una décima parte de la de los esquemas tradicionales de computación óptica. Basándose en esta ruta tecnológica, la empresa ha desarrollado el chip de computación óptica con la mayor densidad de capacidad de cómputo del mundo, que ya ha sido verificado mediante múltiples tiradas de fabricación y ha logrado aplicaciones a nivel de producto. El año pasado, la empresa lanzó su primera tarjeta de computación optoelectrónica integrada y la implementó en un modelo grande vertical del sector financiero. La segunda generación está prevista para su lanzamiento este año.
Desde la Tierra hasta el espacio, Pu Huanan considera que la computación óptica aún debe superar el obstáculo de la ingeniería. Las fuertes vibraciones durante la fase de lanzamiento del cohete suponen una prueba para la estabilidad estructural del encapsulado del chip. Una vez en órbita, también es necesario completar la verificación a nivel de sistema de la energía, el control térmico y las comunicaciones. Ambas partes tienen una división clara del trabajo: Dongfang Tiansuan lidera el desarrollo de la carga útil, el refuerzo contra la radiación espacial, el control térmico, la adaptación de energía y todo el proceso de verificación en órbita; Guangbenwei Technology proporciona la arquitectura del chip de computación óptica, el motor de cómputo y el soporte del ecosistema de software. Actualmente, la tarjeta de computación optoelectrónica integrada utilizada en la carga útil de computación óptica desarrollada conjuntamente tiene una capacidad de cómputo de 300 billones de operaciones por segundo (TOPS) por tarjeta, admite inferencia de precisión múltiple INT8 y FP8, y ya se han realizado pruebas de verificación en entorno orbital.
Guangbenwei Technology afirma que su objetivo es construir un sistema completo de computación óptica que abarque desde materiales, encapsulado, chips ópticos y chips electrónicos, hasta nodos de cómputo, interconexión entre nodos y una pila de software completa, ofreciendo a los clientes soluciones flexibles y combinables de cómputo óptico, interconexión óptica y transmisión óptica basadas en necesidades reales. Esta ruta es similar a la lógica de evolución de NVIDIA, que pasó de una sola GPU a soluciones a nivel de clúster, pero con una ruta tecnológica subyacente diferente.
Actualmente, la industria de la computación espacial se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo. Todavía hay numerosos desafíos de ingeniería por superar en cada etapa, como la verificación tecnológica, la integración de sistemas y el despliegue a gran escala. La limitación de recursos energéticos en las plataformas satelitales, el ciclo de iteración de los chips espaciales y el lanzamiento a gran escala a bajo costo son obstáculos que la computación espacial debe superar para pasar de la experimentación a la comercialización. La elección de la ruta tecnológica para los chips y sistemas de cómputo determinará el techo de capacidad de las futuras constelaciones de cómputo.
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