Neurophos Tulkas T110, así es la OPU a 56 GHz, con 470 petaFLOPS en FP4, que sacaría a NVIDIA del mercado de la IA si se lanzase hoy

Por qué las opu podrían dejar obsoletas a las gpu en ia si consiguen llegar antes al mercado

Y claro, si hablamos de una Optical Processing Unit, no estamos hablando de un procesador CMOS común, es decir, una GPU o un acelerador como lo que tienen Intel, NVIDIA o AMD en el mercado de la IA, esto es otra cosa. En un chip tradicional, cada multiplicación implica mover cargas eléctricas a través de transistores, y como sabemos, eso cuesta energía, mucha, cada vez más, genera calor y necesita ciclos de reloj.

En una OPU, esas operaciones se ejecutan aprovechando propiedades físicas de la luz como la interferencia y la modulación, así que, de base, es otro concepto totalmente distinto, hasta el punto de que la propia propagación de la señal realiza el cálculo. No hay una secuencia de instrucciones como tal, el resultado aparece porque la física hace su trabajo, sin más, y evidentemente, esto cambia el concepto, como lo que ocurre entre un centro de datos común y un ordenador cuántico, una brecha de rendimiento, enfoque y tecnología similar.

Lo que sí que sabemos con una OPU es que este diseño es clave para la IA. Entrenar o ejecutar un modelo no consiste en operaciones complejas aisladas, sino en repetir millones de veces el mismo patrón matemático. Justo ahí la fotónica es especialmente eficiente, porque permite ejecutar muchísimas operaciones en paralelo y prácticamente sin coste energético adicional una vez la señal está en el dominio óptico. No por nada NVIDIA está virando a toda máquina a por la fotónica de silicio, y Feynman parece ser la arquitectura estrella para el debut a gran escala ya en 2028.

Neurophos tulkas t110, la opu que competirá con nvidia en ia presenta unos datos primigenios totalmente futuristas

El consumo también cambia de sitio. En una OPU, la mayor parte de la energía no se gasta calculando, sino convirtiendo señales eléctricas en ópticas y de vuelta a eléctricas. El cálculo en sí es barato, y eso en plena era de consumos desmedidos, donde vamos a tocar los 5.000 vatios en breve, no es que sea algo que se busque, es que es requisito. Ese es uno de los motivos por los que se habla de un posible salto grande en eficiencia frente a la electrónica clásica.

Con este contexto, espero que interesante, entramos en la propuesta de Neurophos de la mano de la financiación de “Tito Gates”, que como buen inversor, tiene ojo para las startups y nuevas tecnologías. La Tulkas T110 de Neurophos es una OPU diseñado específicamente para cargas de trabajo de Inteligencia Artificial, sin más, es competidor de NVIDIA en IA y en la distancia, donde hoy comienza su andadura.

Su arquitectura se basa en grandes matrices ópticas que funcionan como núcleos tensoriales, pero implementados mediante fotónica integrada. En lugar de miles de unidades de cálculo electrónicas, hablamos de miles de elementos ópticos programables trabajando a la vez.

Estos elementos son moduladores ópticos extremadamente pequeños, basados en metamateriales, así que no son componentes fotónicos tradicionales, grandes y difíciles de integrar. La miniaturización es clave porque permite construir matrices enormes en un solo chip, algo imprescindible para escalar rendimiento.

Óptica y luz, fotónica de silicio, el futuro del hardware para la ia y para el gaming se está escribiendo hoy

El funcionamiento es relativamente simple de entender según lo que ha descrito Neurophos para estas Tulkas T110, que, a fin de cuentas, son la primera generación de OPU. Los pesos del modelo se codifican en los moduladores ópticos, mientras que las entradas se introducen como señales de luz. La interacción de la luz con esa matriz realiza la multiplicación de matrices de forma directa. El resultado se recoge al final del recorrido óptico, sin pasar por pipelines ni ciclos de reloj convencionales, y fin.

Como era de esperar, la arquitectura tiene que tener un enfoque claro, a diferencia de las GPU de NVIDIA que son mucho más todoterreno, y también por eso suelen gustar más que las TPU, por ejemplo. El Tulkas T110 está orientado a formatos de baja precisión como FP4 e INT4, que encajan con la tendencia actual de la IA, ya que, con menos precisión, más paralelismo y mejor eficiencia.

Neurophos también habla de velocidades internas equivalentes a decenas de GHz, concretamente la friolera de 56 GHz (sí, has leído bien, cincuenta y seis Gigahercios) aunque aquí no se trata de un reloj clásico con Base y Boost, sino de la capacidad del sistema para procesar flujos continuos de datos a muy alta velocidad, total, es óptica.

Neurophos competirá con intel, nvidia y amd en fotónica de silicio, primero como acelerador extra, después como solución completa definitiva que podría triunfar, o no

Eso sí, la electrónica no desaparece, y de hecho, va muy ligado a lo que presentó NVIDIA con Feynman. El chip necesita lógica convencional para control, programación y conversión electro óptica. Por eso Neurophos plantea el Tulkas T110 como un acelerador dentro de sistemas híbridos, no como un reemplazo directo de CPU o GPU, es decir, de entrada, las OPU serían un complemento acelerador para las GPU, y más tarde, con su expansión, podrían sustituirlas.

En el fondo, una OPU no intenta mejorar el modelo actual, sino saltárselo. La apuesta de Neurophos es fácil de entender, puesto que pretenden usar la física para hacer el cálculo, reducir el papel de la electrónica y atacar directamente el cuello de botella energético y de escalado que hoy define a la Inteligencia Artificial.

La tecnología es prometedora, de eso no hay duda. El reto real será llevarla del laboratorio al centro de datos sin que pierda sus ventajas por el camino, y entre tanto, tener en cuenta que ni NVIDIA, ni Intel, ni AMD se están quedando de brazos cruzados con ello, sino que tienen en camino sus propias soluciones. ¿Puede la Tulkas T110 de Neurophos como OPU ser la primera en competir de tú a tú en FP4 con los tres grandes? No hay fechas, pero el camino ya está trazado, así que en unos pocos años sabremos más.