Des chercheurs de l’Université de Pékin ont construit une interconnexion de puces entièrement optique qui multiplie par plus de 100 la vitesse d’inférence de l’IA tout en utilisant environ un neuvième de la puissance de calcul d’un GPU commercial, selon une étude publiée dans la revue National Science Review.
Le système s’attaque à l’un des goulots d’étranglement les plus persistants du matériel IA : le déplacement des données. Dans les architectures conventionnelles basées sur GPU, les unités de calcul passent une grande partie de leur temps à attendre que les données traversent les interconnexions électriques, les délais de transfert mémoire éclipsant souvent le temps de calcul. Le prototype de l’Université de Pékin remplace ces liaisons électriques par un réseau photonique sur puce qui achemine les données à la vitesse de la lumière.
Les composants principaux sont un émetteur-récepteur photonique silicium de 400 Gbps pour la conversion électro-optique et une puce de commutation optique personnalisée 16×16 qui achemine les données entre les nœuds de calcul avec une bande passante de commutation agrégée allant jusqu’à 6,4 Tbps. Le commutateur atteint une perte optique totale de moins de 5 dB, perte de couplage incluse, éliminant le besoin d’amplification optique externe.
Lors d’une démonstration, l’équipe a exécuté un réseau neuronal convolutionnel à cinq couches pour le débruitage d’images, attribuant chaque couche à une unité de calcul distincte connectée via le commutateur optique. Les cartes de caractéristiques transitaient directement de couche en couche à travers le réseau photonique, contournant les délais de stockage et de transmission mémoire qui affectent les interconnexions électriques.
La réponse spectrale du commutateur dépasse 100 nanomètres, le rendant prêt pour le multiplexage par répartition en longueur d’onde, une technique qui pourrait multiplier davantage la bande passante en transmettant plusieurs canaux de données sur différentes couleurs de lumière simultanément.
« Des objectifs spécifiques peuvent être réalisés avec des ressources informatiques limitées lorsque les algorithmes, les micro-architectures des processeurs et les interconnexions au niveau des puces sont co-conçus », ont écrit les auteurs.
Les implications plus larges dépassent la performance brute. La structure optique pourrait atténuer la consommation d’énergie insoutenable dans les centres de données et optimiser la latence ou la consommation d’énergie dans les scénarios d’informatique de périphérie, où les budgets de calcul et d’énergie sont strictement limités. L’équipe estime que l’optique co-packagée, des émetteurs-récepteurs photoniques silicium plus rapides et des interfaces de puces IA améliorées pourraient transformer ces « supernœuds optiques » en une base pratique pour l’informatique distribuée.
Sources: China’s optical network makes computing 100x faster with fewer chips (Interesting Engineering, July 2026); National Science Review paper
Traduit par Lydie