중국, 미국과 엔비디아의 수출 제한에 대한 해답으로 신형 메테오-1 칩 홍보

중국 과학자들이 중국 최초의 고병렬 광 컴퓨팅 칩인 '메테오-1'을 공개했는데, 이는 빛 기반 하드웨어를 이용해 대규모 병렬 작업 부하를 처리하는 데 있어 중요한 도약으로 알려졌다.

속에서 미국산 기술 의존도를 줄여나가는 중국에 추진되는 것입니다 수출 제한 조치 . 중국 현지 언론은 이로 인해 AI 하드웨어 성능이 향상되고, 급증하는 컴퓨팅 수요로 어려움을 겪고 있는 데이터 센터의 부담이 줄어들 것으로 예상한다고 보도했습니다.

중국의 신형 칩이 엔비디아의 최고급 GPU와 경쟁하고 있다

상하이 광학정밀기계연구소(SIOM)와 난양공과대학교 연구팀이 설계한 이 장치는 50GHz 광 클럭에서 이론상 최대 2,560 TOPS(테라 연산/초)의 성능을 자랑하는 것으로 알려져 있다.

속에서 AI 및 데이터 센터 작업을 가속화할 수 있는 자체 개발 솔루션을 제공한다는 의미입니다 규제.

역사적으로 광학 컴퓨팅 연구는 계산을 수행하는 내부 행렬의 크기를 확대하는 데 집중되어 왔습니다.

이론적으로 더 큰 매트릭스는 더 많은 데이터를 병렬로 처리할 수 있게 해주지만, 실제로는 엔지니어링 제약, 복잡한 칩 레이아웃, 도파관 정렬의 극도의 정밀도 요구 사항 및 엄청난 제조 비용과 같은 문제에 부딪힙니다.

사우스 차이나 모닝 포스트(SCMP)에 따르면, TSMC와 캘텍과 같은 학술 단체의 노력은 실험실 환경에서는 가능성을 보여주었지만, 이러한 시제품들은 상용 제품으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

또 다른 전략은 빛 자체의 진동 속도를 높이는 것입니다. 광학 주파수가 높을수록 연산 속도가 빨라지지만, 신호 손실이 증폭되고 열 잡음이 심해지며 부품 허용 오차가 높아집니다.

지금까지 어떤 팀도 대규모 매트릭스 규모와 초고속 광학 장치를 하나의 시스템에 결합하는 데 성공하지 못했으며, 이러한 결합은 실제 성능을 저하시키는 심각한 상충 관계에 부딪혔습니다.

메테오-1은 복잡한 임무를 처리할 수 있으며 미국의 제재에 대한 해답입니다

메테오-1은 개별 구성 요소를 확대하는 대신 동시에 처리할 수 있는 작업 수를 늘리는 새로운 방식을 제시합니다. 셰펑, 한시린, 후광웨이가 6월 17일 eLight에 발표한 논문에서는 이 칩이 하나의 광자 플랫폼 내에 100개 이상의 서로 다른 주파수 채널을 통합하는 방법을 설명합니다.

이러한 고차 병렬 처리는 칩의 크기를 늘리지 않고도 "광학 연산 능력"을 100배 이상 향상시킬 수 있게 해 주어 차세대 광전력 프로세서를 위한 실용적인 길을 열어줍니다.

미국의 수출 제한 조치로 엔비디아의 RTX 4090(1,321 TOPS)과 RTX 5090(3,352 TOPS)이 중국으로 수출되는 것이 사실상 금지된 상황에서, 메테오-1 프로젝트는 매우 중요한 시점에 등장했습니다.

기존tron반도체는 열 방출, 양자 터널링, 과도한 전력 소모와 같은 근본적인 한계에 부딪히고 있습니다. 광학 칩은 이러한 장벽들을 상당 부분 우회하여 초고속, 넓은 대역폭, 에너지 소비 감소, 최소한의 지연 시간을 제공합니다.

Meteor-1의 아키텍처는 완전히 자체 설계되었습니다. 온칩 광원은 80nm 이상의 스펙트럼, 즉 200개 이상의 파장을 커버하는 마이크로 캐비티 광 주파수 콤을 사용합니다. 이 혁신은 수백 개의 개별 레이저를 효과적으로 대체하여 시스템 복잡성, 전력 소모 및 비용을 대폭 절감합니다.

핵심 컴퓨팅 다이 자체는 40nm 이상의 전송 대역폭을 제공하여 저지연 및 대규모 병렬 처리를 가능하게 합니다. 정밀한 신호 변조를 위한 256개 이상의 채널을 갖춘 맞춤형 드라이버 보드와 결합하여, 이 시스템은 벤치마크 테스트에서 50GHz 클럭으로 100개 이상의 작업을 동시에 실행하여 2,560 TOPS의 성능을 달성했습니다.

한시린은 딥테크와의 인터뷰에서 메테오-1의 비용 대비 성능이 곧tronGPU에 필적할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. 수석 연구원인 셰펑은 매사추세츠 공과대학에서 박사 학위를 받은 후 옥스퍼드와 난양공과대학에서 연구를 진행했으며, 이러한 빠른 진전은 중국과학원 산하 SIOM의 모듈식 팀 구조 덕분이라고 설명했습니다.

"각 핵심 하위 시스템에는 전담 전문가가 배치되어 기초 연구부터 시스템 조립에 이르기까지 전체 혁신 과정을 놀라울 정도로 짧은 시간 안에 통합할 수 있었습니다."

~ 한시린.

이 그룹은 향후 병렬 우선 설계가 효율성, 전력 소모 및 지연 시간 측면에서tron칩을 능가하여 AI의 끊임없는 컴퓨팅 요구를 충족하는 동시에 실시간 데이터 분석, 자율 시스템 및 과학 모델링 분야에서 새로운 응용 프로그램을 창출할 수 있을 것으로 믿고 있습니다.