Theo SCMP, các nhà nghiên cứu cho biết Taichi tiết kiệm năng lượng hơn 1.000 lần so với GPU hiệu suất cao Nvidia H100, vốn không có sẵn ở Trung Quốc do các hạn chế thương mại của chính phủ Mỹ. Báo cáo cho biết các con chip AI này thực hiện tốt các nhiệm vụ AI được giao.

Theo nhóm nghiên cứu, con chip này thực hiện tốt các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) như đào tạo nhận dạng hình ảnh và tạo nội dung giống ChatGPT. Sau khi được đào tạo về hình ảnh từ nhiều phong cách nghệ thuật khác nhau, Taichi có thể biến hình ảnh đầu vào thành tác phẩm theo phong cách của nhiều nghệ sĩ.

Taichi sử dụng các mạch tích hợp quang tử (PIC), sử dụng ánh sáng thay vì tín hiệu điện để xử lý dữ liệu, cho phép truyền thông tin ở tốc độ và băng thông cực cao nhưng tiêu tốn ít năng lượng hơn nhiều so với các thiết bị điện tử. Điều này rất quan trọng bởi điện toán AI là ngành tiêu thụ rất nhiều năng lượng.

Nhóm nghiên cứu cho biết trong bài báo rằng "Taichi mở đường cho điện toán quang tử quy mô lớn, cho phép thực hiện các nhiệm vụ nâng cao, khai thác hơn nữa tính linh hoạt và tiềm năng của quang tử cho AGI hiện đại".

Giới chuyên gia cho biết công trình hiện tại là một bước đi đầy hứa hẹn hướng đến điện toán quang tử trong thế giới thực, hỗ trợ các ứng dụng khác nhau trong AI.

Nhóm nghiên cứu được dẫn đầu bởi Giáo sư Dai Qionghai từ khoa tự động hóa và Phó giáo sư Fang Lu từ khoa kỹ thuật điện tử đều thuộc Đại học Thanh Hoa. Dai và nhóm của ông đã đạt được kết quả nhờ thiết kế một kiến trúc điện toán phân tán mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Cách tiếp cận thông thường để sử dụng PIC là xếp chồng chúng nhưng nhóm của Dai đã sắp xếp chúng thành các cụm, tạo thành một kiến trúc nông nhưng rộng. Trong Taichi, tài nguyên tính toán được phân phối thành nhiều cụm độc lập, được tổ chức riêng cho các nhiệm vụ phụ. việc tính toán và phân phối nhiệm vụ cũng có thể giúp các PIC hiện có mở rộng khả năng tính toán của chúng cho các nhiệm vụ nâng cao hơn.

Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh Taichi có tiềm năng lớn trong việc xử lý hình ảnh có độ phân giải cao trên quy mô lớn và huấn luyện các mô hình hàng tỉ thông số, mở đường cho các ứng dụng tiêu thụ điện năng thấp trong các hệ thống tự động. Họ dự đoán Taichi sẽ đẩy nhanh việc phát triển các giải pháp quang học mạnh mẽ hơn như là sự hỗ trợ quan trọng cho mô hình nền tảng và kỷ nguyên mới của AGI.