MIT hat eine Architektur für einen neuen photonischen Prozessor entwickelt. Dieser wird die Effizienz optischer neuronaler Netzwerke im Vergleich zu ähnlichen Geräten um das Tausendfache steigern.
Der Chip wird den Stromverbrauch in Rechenzentren reduzieren. Wir erklären, wie er aufgebaut ist.
Foto – — Unsplash
Warum eine neue Architektur benötigt wird
Optische neuronale Netzwerke arbeiten schneller als traditionelle Lösungen, die elektronische Komponenten verwenden. Licht isoliert die Signalwege, und Laserstrahlen können einander durchdringen, ohne sich gegenseitig zu beeinflussen. Dadurch können alle Signalwege gleichzeitig funktionieren, was eine hohe Datenübertragungsrate gewährleistet.
Aber es gibt ein Problem – je größer das neuronale Netzwerk, desto mehr Energie benötigt es. Um dieses Problem zu lösen, werden spezielle Beschleuniger-Chips (AI Accelerator) entwickelt, die die Datenübertragung optimieren. Allerdings skalieren sie nicht so gut, wie man es sich wünschen würde.
MIT hat sich der Lösung des Problems der Energieeffizienz und Skalierbarkeit optischer Chips angenommen. eine neue Architektur des Photonenkatalysators, die den Energieverbrauch des Geräts um das Tausendfache senkt und mit Dutzenden von Millionen Neuronen arbeitet. Die Entwickler sagen, dass die Technologie in Zukunft in Rechenzentren Anwendung finden wird, die mit komplexen intellektuellen Systemen und Algorithmen für maschinelles Lernen interagieren und sich mit der Analyse großer Datenmengen beschäftigen.
Was sie ist
Der neue Chip basiert auf einer optoelektronischen Schaltung. Die übermittelten Daten werden weiterhin mit optischen Signalen codiert, doch für die Matrixmultiplikation wird eine balancierte homodyne Detektion verwendet (). Diese Technik ermöglicht es, ein elektrisches Signal auf der Grundlage von zwei optischen Signalen zu erzeugen.
Für die Übertragung von Lichtimpulsen mit Informationen zu den Eingangs- und Ausgangsneuron wird ein einzelner Signalweg verwendet. Die Daten zu den Gewichtungen der Neuronen hingegen fließen über separate Kanäle. Alle diese Daten gelangen zu den Knoten der homodynen Photodetektoren, die den Ausgangswert für jedes Neuron berechnen (der Signalpegel wird bestimmt). Diese Informationen werden dann an den Modulator weitergegeben, der das elektrische Signal wieder in ein optisches umwandelt. Danach wird es an die nächste Schicht des neuronalen Netzwerks gesendet und der Prozess wiederholt sich.
In ihrer wissenschaftlichen Arbeit präsentieren Ingenieure des MIT folgende Diagramm für eine Schicht:
Bild: / CC BY
Die neue Architektur des KI-Beschleunigers benötigt nur einen Eingangs- und einen Ausgangskanal für jedes Neuron. Infolgedessen entspricht die Anzahl der Photodetektoren der Anzahl der Neuronen und nicht ihrer Gewichtungsfaktoren.
Dieser Ansatz ermöglicht es, Platz auf dem Chip zu sparen, die Anzahl der nützlichen Signalleitungen zu erhöhen und den Energieverbrauch zu optimieren. Derzeit entwickeln Ingenieure des MIT einen Prototyp, der es ermöglichen wird, die Möglichkeiten der neuen Architektur in der Praxis zu testen.
Wer sonst entwickelt photonische Chips?
Entwicklungen ähnlicher Technologien Lightelligence — ein kleines Start-up aus Boston. Die Mitarbeiter des Unternehmens sagen, dass ihr KI-Beschleuniger Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens hunderte Male schneller lösen kann als herkömmliche Geräte. Im vergangenen Jahr schloss das Team die Entwicklung ihres Prototyps ab und bereitete sich auf die Durchführung von Tests vor.
Arbeitet im Bereich photonischer Chips und Cisco. Zu Beginn des Jahres gab das Unternehmen die des Start-ups Luxtera bekannt, das photonische Chips für Rechenzentren entwirft. Insbesondere produziert das Unternehmen Hardware-Schnittstellen, die eine direkte Verbindung von Lichtwellenleitern zu Servern ermöglichen. Dieser Ansatz erhöht die Netzwerkkapazität und beschleunigt die Datentransfergeschwindigkeit. Die Geräte von Luxtera verwenden spezielle Laser zur Kodierung von Informationen und Germanium-Photodetektoren zur Entschlüsselung.
Foto – — Unsplash
Unternehmen im Bereich optische Technologien, sowie andere große IT-Firmen wie Intel, haben bereits 2016 begonnen, eigene optische Chips zu entwickeln, die die Datenübertragung zwischen Rechenzentren optimieren. Neulich haben Vertreter der Organisation , angekündigt, dass sie planen, diese Technologien über die Rechenzentren hinaus zu implementieren — in LiDAR-Systemen für autonome Fahrzeuge.
Was ist das Ergebnis?
Bisher können photonische Technologien nicht als universelle Lösung bezeichnet werden. Ihre Einführung erfordert hohe Investitionen in die technische Umrüstung der Rechenzentren. Doch Entwicklungen, wie sie am MIT und in anderen Institutionen vorangetrieben werden, dürften die optischen Chips günstiger machen und wahrscheinlich deren Verbreitung auf dem Massenmarkt für Rechenzentrumsausrüstung ermöglichen.
Bei Wir unterstützen Unternehmen beim Aufbau ihrer IT-Infrastruktur und bieten Dienste in den Bereichen Private und Hybrid Cloud an. Darüber schreiben wir in unserem Unternehmensblog:
Quelle: habr.com
