12 月 11 日消息，IBM 宣布開發(fā)出一種新的光學(xué)技術(shù),，能夠以光速訓(xùn)練 AI 模型,，同時大幅節(jié)省能源。該公司表示,，通過將這項突破應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心,，訓(xùn)練一個 AI 模型所節(jié)省的能源相當(dāng)于 5000 個美國家庭一年的能源消耗。

該公司解釋說,，雖然數(shù)據(jù)中心通過光纖電纜與外部世界連接,，但內(nèi)部仍然使用銅線。這些銅線連接著 GPU 加速器,，而 GPU 加速器在等待來自其他設(shè)備的數(shù)據(jù)時會有大量時間處于空閑狀態(tài),，同時消耗能量并推高成本。

IBM 高級副總裁兼研究總監(jiān) Dario Gil 稱：“隨著生成式 AI 對更多能源和處理能力的需求,，數(shù)據(jù)中心必須進(jìn)化,，而共封裝光學(xué)技術(shù)（CPO）可以使這些數(shù)據(jù)中心面向未來。通過這一突破,，未來的芯片將像光纖電纜進(jìn)出數(shù)據(jù)中心傳輸數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行通信,，從而開啟一個更快、更可持續(xù)的通信新時代,，能夠處理未來的 AI 工作負(fù)載,。”

IBM 在一篇技術(shù)論文中概述了其新的 CPO 原型,。通過顯著增加數(shù)據(jù)中心的帶寬,，可以最大限度地減少 GPU 的閑置時間，從而加速 AI 處理。IBM 稱,，大型語言模型（LLM）的訓(xùn)練時間可以從三個月縮短到三周,。同時，更高的能源效率將降低能源消耗,，并減少與訓(xùn)練 LLM 相關(guān)的成本,。