Na MIT vyvinuli architekturu nového fotonického procesoru. Ten zvýší efektivitu optických neuronových sítí tisíckrát ve srovnání s podobnými zařízeními.
Čip sníží objem elektrické energie spotřebovávané datovými centry. Představujeme, jak je navržen.
Foto — – Unsplash
Proč je nová architektura potřebná
Optické neuronové sítě pracují rychleji než tradiční řešení používající elektronické komponenty. Světlo izolaci signálních cest, a laserové paprsky mohou procházet jeden skrz druhý bez vzájemného ovlivnění. Díky tomu mohou všechny signální cesty fungovat současně, což zajišťuje vysokou rychlost přenosu dat.
Ale je tu problém — čím větší je rozměr neuronové sítě, tím více energie spotřebovává. K vyřešení tohoto problému se vyvíjejí speciální čipy-urychlovače (AI accelerators), které optimalizují přenos dat. Nicméně se škálují ne tak dobře, jak bychom si přáli.
Na problému energetické efektivity a škálovatelnosti optických čipů pracují na MIT a novou architekturou fotonického urychlovače, která snižuje spotřebu energie zařízení tisíckrát a pracuje s desítkami milionů neuronů. Vývojáři tvrdí, že technologia nalezne v budoucnosti uplatnění v datových centrech, která interagují se složitými inteligentními systémy a algoritmy strojového učení a také provádějí analýzu velkých dat.
Co to představuje
Nový čip je postaven na bázi optoelektronického obvodu. Přenášená data jsou stále kódována optickými signály, ale k maticovému násobení se používá vyvážené homodynní detekce (). Je to technika, která umožňuje formovat elektrický signál na základě dvou optických.
Pro přenos světelných impulsů s informacemi o vstupních a výstupních neuronech se používá jedna signální cesta. Údaje o vahách neuronů se naopak přenášejí po oddělených kanálech. Všechny tyto informace se rozcházejí po uzlech sítě homogenních fotodetektorů, které vypočítávají výstupní hodnotu pro každý neuron (určují úroveň signálu). Poté tyto informace putují do modulátoru, který převádí elektrický signál zpět na optický. Následně je odesílána na další vrstvu neuronové sítě a proces se opakuje.
Ve své vědecké práci inženýři z MIT následující schéma pro jednu vrstvu:
Obrázek: / CC BY
Nová architektura AI-akcelerátoru vyžaduje pouze jeden vstupní a jeden výstupní kanál pro každý neuron. V důsledku toho počet fotodetektorů odpovídá počtu neuronů, nikoliv jejich vahám.
Takový přístup šetří místo na čipu, zvyšuje počet užitečných signálních cest a optimalizuje spotřebu energie. Nyní inženýři z MIT vytvářejí prototyp, který umožní otestovat možnosti nové architektury v praxi.
Kdo ještě vyvíjí fotonové čipy
Na vývoji podobné technologie Lightelligence — malý startup z Bostonu. Zaměstnanci společnosti tvrdí, že jejich AI-akcelerátor umožní vyřešit úkoly strojového učení stokrát rychleji než klasická zařízení. V loňském roce tým dokončil výrobu prototypu svého zařízení a připravoval se na provedení testů.
Pracuje v oblasti fotonových čipů i Cisco. Na začátku roku společnost oznámila startup společnosti Luxtera, která navrhuje fotonové čipy pro datová centra. Zejména společnost vyrábí hardwarové rozhraní, které umožňuje připojit optické vlákno přímo k serverům. Tento přístup zvyšuje propustnost sítí a urychluje přenos dat. Zařízení Luxtera využívají speciální lasery k kódování informací a germaniové fotodetektory k jejich dešifrování.
Foto — – Unsplash
Optickými technologiemi se zabývají i další velké IT společnosti, jako například Intel. Již v roce 2016 začali vyrábět vlastní optické čipy, které optimalizují přenos dat mezi datovými centry. Nedávno zástupci organizace , co plánují zavádět tyto technologie mimo datová centra — v LIDAR pro bezpilotní automobily.
Co nakonec
Zatím nelze fotonové technologie nazvat univerzálním řešením. Jejich implementace vyžaduje vysoké náklady na technické přepracování datových center. Ale výzkumy, jako ty, které vyvíjí MIT a další organizace, učiní optické čipy levnější a pravděpodobně umožní jejich 'progres' na masovém trhu s vybavením pro datová centra.
ITGLOBAL.COM pomáháme firmám rozvíjet IT infrastrukturu a poskytujeme služby privátní a hybridní cloud. O tom, co píšeme v firemním blogu:
Zdroj: habr.com
