La réponse de la Chine à l’appétit croissant de l’IA pour la puissance de calcul pourrait consister à transporter les données avec de la lumière plutôt qu’à ajouter davantage de GPU.
Des chercheurs de Peking University ont mis au point un système d’interconnexion optique qui aurait rendu l’inférence distribuée plus de 100 fois plus rapide, tout en utilisant un neuvième des ressources de calcul habituelles, selon le South China Morning Post.
Cette recherche à un stade précoce pourrait offrir à la Chine et à l’ensemble de la région APAC une nouvelle voie vers des infrastructures d’IA plus rapides et plus économes en énergie, alors que les opérateurs de centres de données doivent faire face à l’augmentation des besoins en électricité, des coûts du matériel et des contraintes d’approvisionnement en processeurs.
Les liaisons optiques s’attaquent à un goulet d’étranglement croissant de l’IA
Le SCMP a indiqué que les chercheurs avaient relié des puces électroniques standard à l’aide de matériel et d’algorithmes optiques sur mesure.
Le système utilisait des réseaux de portes programmables sur le terrain (FPGA), des puces programmables couramment employées dans les centres de données, les véhicules autonomes et d’autres applications nécessitant un haut niveau de traitement parallèle.
Un émetteur-récepteur photonique en silicium assurait la conversion entre les signaux électriques et optiques à 400 gigabits par seconde. Un deuxième composant gérait les communications entre les puces, permettant aux données de circuler par des liaisons optiques plutôt que de reposer uniquement sur des connexions électriques plus lentes.
Inside AI a indiqué que le système conservait 99,5 % de la précision obtenue avec une configuration à puce unique, tout en traitant les données à environ 100 fois le débit d’un système électrique comparable.
Cette approche cible l’un des problèmes les plus persistants des infrastructures d’IA. À mesure que les modèles grossissent, les processeurs consacrent davantage de temps et d’énergie au transfert de données entre les puces. Ajouter des GPU peut accroître la capacité, mais cela augmente également la consommation électrique, les besoins en refroidissement et les coûts des équipements.
La Chine cherche une autre façon de faire évoluer l’IA
Cette recherche est particulièrement pertinente pour la Chine, alors que ses entreprises technologiques et ses opérateurs de centres de données cherchent à accroître leur capacité de calcul sans dépendre uniquement de grappes de GPU plus importantes.
Les interconnexions optiques pourraient à terme aider les développeurs chinois d’IA à transférer plus rapidement les données entre les processeurs, tout en réduisant la quantité de matériel de calcul nécessaire à l’inférence. Une efficacité accrue serait précieuse pour les opérateurs qui doivent gérer la consommation électrique, les besoins en refroidissement, les coûts des équipements et l’accès à des processeurs avancés.
La compatibilité avec les FPGA couramment utilisés confère également à cette conception un avantage pratique par rapport aux systèmes de calcul optique reposant entièrement sur des processeurs personnalisés. Les centres de données existants auraient toutefois besoin de modifications matérielles importantes avant de pouvoir utiliser cette technologie à grande échelle.
Cette avancée n’est pas prête pour les centres de données
Le système reste une démonstration en laboratoire plutôt qu’une plateforme prête pour la production.
Les chercheurs doivent encore miniaturiser et intégrer les composants optiques, tester leur fiabilité sur de longues périodes et démontrer que les gains de performance se maintiennent dans des grappes bien plus importantes. Le matériel photonique en silicium pourrait également être plus difficile et plus coûteux à fabriquer que les connexions électriques conventionnelles.
Inside AI a indiqué que le système devait encore démontrer sa capacité à maintenir les mêmes performances dans des grappes bien plus importantes comptant des milliers de nœuds connectés.
Les fournisseurs de services cloud et les entreprises chinois devraient considérer ces résultats comme une piste possible pour les infrastructures futures, et non comme des équipements qu’ils pourraient acheter dès aujourd’hui.
L’étude suggère que la Chine pourrait accroître sa capacité d’inférence de l’IA grâce à une communication interpuce plus efficace, mais le déploiement commercial dépendra de la capacité de cette conception à préserver sa latence, sa précision et ses économies de ressources à grande échelle.
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