В Карлсруэском технологическом институте (KIT) начали изучать иной подход к высокопроизводительным вычислениям, когда для выполнения ряда операций используется свет. В основе системы лежит фотонный процессор немецкой компании Q.ANT. В отличие от обычных CPU и GPU, где вычисления выполняются с помощью тока на транзисторах, фотонный ускоритель использует световые сигналы непосредственно для обработки данных, что экономит время и снижает потребление.

Содержание статьи
- 1 Компьютер месяца — август 2026 года
- 2 Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)
- 3 Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку
- 4 Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
- 5 Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
- 6 Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
- 7 Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом
Компьютер месяца — август 2026 года

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Cynthia Ruf / KIT
Сразу подчеркнём, что фотонный процессор компании Q.ANT и платформа на его основе не предполагают отказ от традиционных центральных и графических процессоров. Разработчики создают гибридную архитектуру, в которой CPU, GPU и фотонный NPU (Native Processing Unit) будут выполнять те операции, для которых каждый процессор подходит лучше всего.
Физически вычисление происходит следующим образом: цифровые данные преобразуются в параметры оптического сигнала (обычно это фаза и амплитуда), после чего свет поступает в интегральную фотонную схему. В ней используются оптические волноводы и интерферометры, позволяющие управлять амплитудой и фазой световых волн. При прохождении по различным оптическим путям волны интерферируют друг с другом почти как круги на воде, в процессе чего выполняют заданные математические операции. Особенно хорошо такой принцип подходит для матричных вычислений, которые являются фундаментальной частью работы нейронных сетей. Затем результат преобразуется обратно в электрический сигнал фотодетекторами.
Главное преимущество такой архитектуры заключается не столько в скорости распространения света, сколько в возможности выполнять множество операций одновременно. Оптическая схема может преобразовывать сразу целый набор сигналов, причём вычисление происходит непосредственно во время прохождения света через фотонный чип. Это позволяет существенно сократить количество операций передачи данных между памятью и вычислительными блоками — одного из главных источников энергопотребления современных ИИ-систем.
По оценке Q.ANT, для определённых задач искусственного интеллекта её фотонная технология способна обеспечить 30-кратное повышение энергоэффективности по сравнению с классической CMOS-электроникой. При этом электричество всё равно необходимо для лазеров, модуляторов, фотодетекторов и управляющей электроники, поэтому речь идёт не о полном отказе от электричества в пользу света, а о более экономичном способе выполнения отдельных операций.
Исследователи KIT намерены проверить эффективность этой технологии не только в лабораторных условиях, а в составе реальной вычислительной инфраструктуры. В процессе экспериментов учёные будут определять, какие задачи выгоднее передавать фотонному ускорителю, а какие оставлять электронным процессорам. Такой подход особенно интересен для искусственного интеллекта, где объём матричных вычислений постоянно растёт, а энергопотребление центров обработки данных становится серьёзным вызовом. В перспективе подобные гибридные системы могут объединить традиционные CPU и GPU с фотонными, а затем и квантовыми ускорителями, распределяя вычисления между ними в зависимости от характера конкретной задачи.
Отметим, текущая реализация фотонного процессора выполняет в основном линейные операции, но компания движется к созданию процессоров с возможностью нелинейных преобразований световых импульсов, что также важно для работы нейросетей.
Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект


