У MIT распрацавалі архітэктуру новага фатоннага працэсара. Ён павысіць эфектыўнасць працы аптычных нейросетей у тысячу разоў, у параўнанні з аналагічнымі прыладамі.
Чып скароціць аб'ёмы электрычнасці, спажываныя ЦАД. Расказваем, як ён уладкованы.
Фота - Unsplash
Навошта патрэбна новая архітэктура
Аптычныя нейрасеці працуюць хутчэй традыцыйных рашэнняў, якія выкарыстоўваюць электронныя кампаненты. Святло ізаляцыі сігнальных шляхоў, а лазерныя струмені здольныя праходзіць сябар праз сябра без узаемнага ўплыву. Такім чынам, усе сігнальныя шляхі могуць функцыянаваць адначасова, што забяспечвае высокі тэмп перадачы даных.
Але ёсць праблема - чым больш памер нейросетки, тым больш энергіі яна спажывае. Для вырашэння гэтай праблемы распрацоўваюць спецыяльныя чыпы-паскаральнікі (AI accelerators), якія аптымізуюць перадачу даных. Аднак яны маштабуюцца не так добра, як хацелася б.
Рашэннем праблемы энергаэфектыўнасці і маштабаванні аптычных чыпаў заняліся ў MIT і новую архітэктуру фатоннага паскаральніка, якая скарачае энергаспажыванне прылады ў тысячу разоў і працуе з дзясяткамі мільёнаў нейронаў. Распрацоўнікі кажуць, што ў даляглядзе тэхналогія знойдзе ўжыванне ў дата-цэнтрах, якія ўзаемадзейнічаюць з комплекснымі інтэлектуальнымі сістэмамі і алгарытмамі машыннага навучання, а таксама займаюцца аналізам вялікіх дадзеных.
Што яна сабой уяўляе
Новы чып пабудаваны на базе оптаэлектроннай схемы. Перадаваныя дадзеныя па-ранейшаму кадуюцца аптычнымі сігналамі, але для матрычнага перамнажэння выкарыстоўваецца баланснае гомодинное дэтэктаванне (). Гэта тэхніка, якая дазваляе сфарміраваць электрычны сігнал на аснове двух аптычных.
Для перадачы светлавых імпульсаў з інфармацыяй аб уваходных і выходных нейронных выкарыстоўваецца адзін сігнальны шлях. Дадзеныя аб вагах нейронаў, наадварот, паступаюць па паасобных каналах. Усе яны «разыходзяцца» па вузлах сеткі гамадзіных фотадэтэктараў, якія вылічаюць выходнае значэнне для кожнага нейрона (вызначаюць узровень сігналу). Затым гэтая інфармацыя паступае ў мадулятар, які пераўтворыць электрычны сігнал зваротна ў аптычны. Далей, ён адпраўляецца на наступны пласт нейронавай сеткі і працэс паўтараецца.
У сваёй навуковай рабоце інжынеры з MIT наступную схему для аднаго пласта:
малюнак: / CC BY
Новая архітэктура AI-паскаральніка патрабуе ўсяго аднаго ўваходнага і аднаго выходнага канала для кожнага нейрона. У выніку колькасць фотадэтэктараў прыраўноўваецца да ліку нейронаў, а не іх вагавых каэфіцыентаў.
Такі паход дазваляе зэканоміць месца на чыпе, павялічыць колькасць карысных сігнальных шляхоў і аптымізаваць энергаспажыванне. Цяпер інжынеры з MIT ствараюць прататып, які дазволіць пратэставаць магчымасці новай архітэктуры на практыцы.
Хто яшчэ распрацоўвае фатонныя чыпы
Распрацоўкамі падобнай тэхналогіі Lightelligence - невялікі стартап з Бостана. Супрацоўнікі кампаніі кажуць, што іх AI-паскаральнік дазволіць вырашаць задачы машыннага навучання ў сотні разоў хутчэй класічных прылад. У мінулым годзе каманда завяршала стварэнне прататыпа сваёй прылады і рыхтавалася да правядзення тэстаў.
Працуе ў сферы фатонных чыпаў і Cisco. У пачатку года кампанія абвясціла аб стартапа Luxtera, які праектуе фатонныя чыпы для цэнтраў апрацоўкі дадзеных. У прыватнасці, кампанія вырабляе апаратныя інтэрфейсы, якія дазваляюць падключаць оптавалакно напрамую да сервераў. Такі падыход павялічвае прапускную здольнасць сетак і паскарае перадачу дадзеных. Прылады Luxtera выкарыстоўваюць спецыяльныя лазеры для кадавання інфармацыі і германіевыя фотадэтэктары для яе дэшыфроўкі.
Фота - Unsplash
Займаюцца аптычнымі тэхналогіямі і іншыя буйныя ІТ-кампаніі, напрыклад Intel. Яшчэ ў 2016 годзе яны пачалі вырабляць уласныя аптычныя чыпы, якія аптымізуюць перадачу даных паміж дата-цэнтрамі. Нядаўна прадстаўнікі арганізацыі , Што плануюць ўкараняць гэтыя тэхналогіі за межамі цэнтраў апрацоўкі дадзеных - у лідэрах для беспілотных аўтамабіляў.
Што ў выніку
Пакуль што фатонныя тэхналогіі нельга назваць універсальным рашэннем. Іх укараненне патрабуе вялікіх затрат на тэхнічнае перааснашчэнне дата-цэнтраў. Але распрацоўкі, падобныя тым, што развіваюць у MIT і іншых арганізацыях, зробяць аптычныя чыпы танней і хутчэй за ўсё дазволяць "прасунуць" іх на масавым рынку абсталявання для ЦАД.
мы ў дапамагаем кампаніям развіваць IT-інфраструктуру і даем паслугі прыватнага і гібрыднага аблокі. Вось пра што мы пішам у карпаратыўным блогу:
Крыніца: habr.com