IBM 全新光学技术可缩短 GPU 闲置时间，大幅加快 AI 模型训练速度

本站 12 月 11 日消息，IBM 宣布开发出一种新的光学技术，能够以光速训练 AI 模型，同时大幅节省能源。该公司表示，通过将这项突破应用于数据中心，训练一个 AI 模型所节省的能源相当于 5000 个美国家庭一年的能源消耗。

该公司解释说，虽然数据中心通过光纤电缆与外部世界连接，但内部仍然使用铜线。这些铜线连接着 GPU 加速器，而 GPU 加速器在等待来自其他设备的数据时会有大量时间处于空闲状态，同时消耗能量并推高成本。

IBM 高级副总裁兼研究总监 Dario Gil 称：“随着生成式 AI 对更多能源和处理能力的需求，数据中心必须进化，而共封装光学技术（CPO）可以使这些数据中心面向未来。通过这一突破，未来的芯片将像光纤电缆进出数据中心传输数据一样进行通信，从而开启一个更快、更可持续的通信新时代，能够处理未来的 AI 工作负载。”

本站注意到，IBM 在一篇技术论文中概述了其新的 CPO 原型。通过显著增加数据中心的带宽，可以最大限度地减少 GPU 的闲置时间，从而加速 AI 处理。IBM 称，大型语言模型（LLM）的训练时间可以从三个月缩短到三周。同时，更高的能源效率将降低能源消耗，并减少与训练 LLM 相关的成本。