{"id":34491,"date":"2019-10-31T21:58:39","date_gmt":"2019-10-31T18:58:39","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii\/"},"modified":"2019-10-31T21:58:39","modified_gmt":"2019-10-31T18:58:39","slug":"intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","title":{"rendered":"Intel arbeitet an optischen Chips f\u00fcr effizientere KI","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Photonische Integrationsschaltungen oder optische Chips bieten potenziell viele Vorteile gegen\u00fcber ihren elektronischen Pendants, wie zum Beispiel einen geringeren Energieverbrauch und reduzierte Verz\u00f6gerungen in Berechnungen. Deshalb sind viele Forscher der Meinung, dass sie extrem effektiv bei Aufgaben des maschinellen Lernens und der Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) sein k\u00f6nnten. Auch Intel sieht gro\u00dfe Perspektiven f\u00fcr den Einsatz von Silizium-Photonik in diesem Bereich. Ihre Forschergruppe hat in einem wissenschaftlichen Artikel<\/a><\/noindex> neue Methoden ausf\u00fchrlich beschrieben, die optische neuronale Netze einen Schritt n\u00e4her an die Realit\u00e4t bringen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\"Intel<\/p>\n

In einem k\u00fcrzlichen Blogbeitrag von Intel<\/a><\/noindex>, der sich mit maschinellem Lernen befasst, erz\u00e4hlt, wie die Forschung im Bereich der optischen neuronalen Netze begann. Die wissenschaftlichen Arbeiten von David Miller und Michael Reck haben gezeigt, dass eine Art photonischer Schaltung, bekannt als Mach-Zehnder-Interferometer (MZI), so konfiguriert werden kann, dass sie Matrizenmultiplikationen in der Gr\u00f6\u00dfe 2 \u00d7 2 durchf\u00fchren kann. Wenn man das MZI in einem dreieckigen Raster anordnet, um gr\u00f6\u00dfere Matrizen zu multiplizieren, kann man eine Schaltung erhalten, die den Algorithmus zur Multiplikation einer Matrix mit einem Vektor implementiert \u2013 eine grundlegende Berechnung, die im maschinellen Lernen verwendet wird.<\/p>\n

Eine neue Studie von Intel konzentrierte sich darauf, zu untersuchen, was passiert, wenn verschiedene Defekte auftreten, die w\u00e4hrend der Herstellung optischer Chips entstehen (da die rechnergest\u00fctzte Photonik ihrer Natur nach analog ist), was zu Unterschieden in der Berechnungsgenauigkeit zwischen verschiedenen Chips desselben Typs f\u00fchrt. Obwohl \u00e4hnliche Studien bereits durchgef\u00fchrt wurden, lag der Schwerpunkt in der Vergangenheit mehr auf der Optimierung nach der Herstellung zur Behebung von m\u00f6glichen Ungenauigkeiten. Dieser Ansatz hat jedoch eine schlechte Skalierbarkeit, da Netzwerke immer gr\u00f6\u00dfer werden, was zu einem Anstieg der ben\u00f6tigten Rechenleistung f\u00fcr die Anpassung optischer Netzwerke f\u00fchrt. Anstatt die Nachbearbeitung zu optimieren, erwog Intel die M\u00f6glichkeit eines einmaligen Trainings der Chips vor der Herstellung durch die Nutzung einer st\u00f6rungsresistenten Architektur. Ein Referenz-Modell einer optischen neuronalen Netzwerkanlage wurde einmal trainiert, und die Lernparameter wurden dann auf mehrere gefertigte Instanzen des Netzwerks verteilt, mit Unterschieden in ihren Komponenten.<\/p>\n

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Das Intel-Team hat zwei Architekturen untersucht, um KI-Systeme auf Basis von MZI aufzubauen: GridNet und FFTNet. GridNet platziert MZI vorhersehbar in einem Raster, w\u00e4hrend FFTNet sie in Form von \u201eSchmetterlingen\u201c anordnet. Nach dem Training beider Architekturen im Modell f\u00fcr die Referenzaufgabe der tiefen Lernens zur Erkennung handschriftlicher Ziffern (MNIST) fanden die Forscher heraus, dass GridNet eine h\u00f6here Genauigkeit als FFTNet erreichte (98 % gegen\u00fcber 95 %), allerdings zeigte sich, dass die Architektur von FFTNet \u201edeutlich zuverl\u00e4ssiger\u201c war. Tats\u00e4chlich fiel die Leistung von GridNet auf unter 50 %, als k\u00fcnstliches Rauschen (St\u00f6rungen, die m\u00f6gliche Defekte bei der Herstellung optischer Chips imitieren) hinzugef\u00fcgt wurde, w\u00e4hrend sie f\u00fcr FFTNet nahezu konstant blieb.<\/p>\n

Wissenschaftler behaupten, dass ihre Forschungen die Grundlage f\u00fcr Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz legen, die helfen werden, die Notwendigkeit einer Feinabstimmung optischer Chips nach ihrer Herstellung zu beseitigen, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.<\/p>\n

\u201eWie bei jedem Produktionsprozess gibt es bestimmte Defekte, was bedeutet, dass es geringf\u00fcgige Unterschiede zwischen den Chips geben wird, und diese werden die Genauigkeit der Berechnungen beeinflussen\u201c, schreibt Kazimir Wierzynski, Senior Director der Intel AI-Produktgruppe. \u201eWenn optische neuronale Netze ein tragf\u00e4higer Teil der Hardware-\u00d6kosysteme f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz werden sollen, m\u00fcssen sie auf gr\u00f6\u00dfere Chips und industrielle Fertigungstechnologien umschwenken. Unsere Forschung zeigt, dass die Wahl der richtigen Architektur im Voraus die Wahrscheinlichkeit erheblich erh\u00f6hen kann, dass die resultierenden Chips die gew\u00fcnschte Leistung auch bei Produktionsvariationen erreichen.\u201c<\/p>\n

W\u00e4hrend Intel vor allem Forschung betreibt, hat der Physiker und Mathematiker Yichen Shen vom Massachusetts Institute of Technology ein Start-up namens Lightelligence gegr\u00fcndet, das in Boston ans\u00e4ssig ist, und 10,7 Millionen US-Dollar an Risikokapital aufgenommen hat und k\u00fcrzlich einen<\/a><\/noindex> Prototyp eines optischen Chips f\u00fcr maschinelles Lernen demonstriert, der 100 Mal schneller ist als herk\u00f6mmliche elektronische Chips und zudem den Energieverbrauch erheblich reduziert, was erneut die Perspektiven photonischer Technologien veranschaulicht.<\/p>\n

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Quelle: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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