Нов фотонен чип ще помогне за намаляване на потреблението на енергия в центъра за данни

MIT разработи архитектура на нов фотонен процесор. Това ще увеличи ефективността на оптичните невронни мрежи хиляди пъти в сравнение с подобни устройства.

Чипът ще намали количеството електроенергия, консумирана от центъра за данни. Ще ви кажем как работи.

Снимка - Илдефонсо Поло — Unplash

Защо се нуждаем от нова архитектура?

Оптичните невронни мрежи са по-бързи от традиционните решения, които използват електронни компоненти. Светлина не изисква изолиране на сигналните пътища и лазерните потоци могат да преминават един през друг без взаимно влияние. По този начин всички пътеки за сигнализиране могат да функционират едновременно, което позволява високи скорости на трансфер на данни.

Но има проблем – колкото по-голяма е невронната мрежа, толкова повече енергия консумира. За да се реши този проблем, се разработват специални ускорителни чипове (AI ускорители), които оптимизират трансфера на данни. Те обаче не се мащабират толкова добре, колкото ни се иска.

Проблемът с енергийната ефективност и мащабирането на оптичните чипове беше решен в MIT и представени нова архитектура на фотонен ускорител, която намалява консумацията на енергия на устройството с хиляди пъти и работи с десетки милиони неврони. Разработчиците казват, че в бъдеще технологията ще намери приложение в центрове за данни, които взаимодействат със сложни интелигентни системи и алгоритми за машинно обучение, а също така ще анализират големи данни.

Каква е тя?

Новият чип е изграден на базата на оптоелектронна схема. Предадените данни все още са кодирани с оптични сигнали, но балансираното хомодинно откриване се използва за матрично умножение (страница 30). Това е техника, която ви позволява да генерирате електрически сигнал на базата на два оптични.

Един сигнален път се използва за предаване на светлинни импулси с информация за входни и изходни неврони. Данните за теглата на невроните, напротив, идват по отделни канали. Всички те се „отклоняват“ към възли на решетка от хомодинни фотодетектори, които изчисляват изходната стойност за всеки неврон (определят нивото на сигнала). След това тази информация се изпраща към модулатор, който преобразува електрическия сигнал обратно в оптичен. След това се изпраща до следващия слой на невронната мрежа и процесът се повтаря.

В своята научна работа инженери от MIT водя следната диаграма за един слой:

Снимка: Широкомащабни оптични невронни мрежи, базирани на фотоелектрично умножение / CC BY

Новата архитектура на AI ускорителя изисква само един входен и един изходен канал за всеки неврон. В резултат на това броят на фотодетекторите се приравнява към броя на невроните, а не към техните тегловни коефициенти.

Този подход ви позволява да спестите място на чипа, да увеличите броя на полезните сигнални пътища и да оптимизирате консумацията на енергия. Сега инженери от MIT създават прототип, който ще тества на практика възможностите на новата архитектура.

Кой друг разработва фотонни чипове?

Разработки на подобна технология сделки Lightelligence е малък стартъп, базиран в Бостън. Служителите на компанията казват, че техният AI ускорител ще позволи решаването на проблеми с машинното обучение стотици пъти по-бързо от класическите устройства. Миналата година екипът завършваше създаването на прототип на своето устройство и се подготвяше да проведе тестове.

Работи в областта на фотонните чипове и Cisco. В началото на годината компанията обяви купуване стартираща компания Luxtera, която проектира фотонни чипове за центрове за данни. По-специално, компанията произвежда хардуерни интерфейси, които ви позволяват да свържете оптични влакна директно към сървъри. Този подход увеличава капацитета на мрежата и ускорява трансфера на данни. Устройствата Luxtera използват специални лазери за кодиране на информация и германиеви фотодетектори за нейното дешифриране.

Снимка - Томас Дженсън — Unplash

Други големи IT компании, като Intel, също се занимават с оптични технологии. Още през 2016 г. те започнаха да произвеждат свои собствени оптични чипове, които оптимизират трансфера на данни между центровете за данни. Наскоро представители на организацията казаче планират да внедрят тези технологии извън центровете за данни – в лидари за самоуправляващи се автомобили.

В резултат на което

Засега фотонните технологии не могат да се нарекат универсално решение. Тяхното внедряване изисква големи разходи за техническо преоборудване на центровете за данни. Но разработки като тези, които се разработват в MIT и други организации, ще направят оптичните чипове по-евтини и най-вероятно ще им позволят да бъдат рекламирани на масовия пазар за оборудване за центрове за данни.

Вътре сме ITGLOBAL.COM Ние помагаме на компаниите да развият ИТ инфраструктура и да предоставят частни и хибридни облачни услуги. Ето какво пишем в нашия корпоративен блог:

• Конвергирани и хиперконвергирани среди като основа на съвременния бизнес
• Управлявани ИТ - нова идеология на аутсорсинга
• Как управляваните бази данни помагат на бизнеса
• Защо клиентът на облачен доставчик трябва да знае за нивото на надеждност на центъра за данни?
• В света на контейнерите: преглед на технологиите

Източник: www.habr.com