{"id":35567,"date":"2019-10-31T22:05:06","date_gmt":"2019-10-31T19:05:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/sokratit-energopotreblenie-v-tsod-pomozhet-novyj-fotonnyj-chip\/"},"modified":"2019-10-31T22:05:06","modified_gmt":"2019-10-31T19:05:06","slug":"sokratit-energopotreblenie-v-tsod-pomozhet-novyj-fotonnyj-chip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/sokratit-energopotreblenie-v-tsod-pomozhet-novyj-fotonnyj-chip","title":{"rendered":"Energieverbrauch in Rechenzentren senken \u2013 ein neuer photonischer Chip hilft dabei.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

MIT hat eine Architektur f\u00fcr einen neuen photonischen Prozessor entwickelt. Dieser wird die Effizienz optischer neuronaler Netzwerke im Vergleich zu \u00e4hnlichen Ger\u00e4ten um das Tausendfache steigern. <\/p>\n

Der Chip wird den Stromverbrauch in Rechenzentren reduzieren. Wir erkl\u00e4ren, wie er aufgebaut ist.<\/p>\n

\"Energieverbrauch<\/a><\/noindex><\/a><\/noindex>
\nFoto \u2013 Ildefonso Polo<\/a><\/noindex> \u2014 Unsplash<\/i><\/p>\n

Warum eine neue Architektur ben\u00f6tigt wird<\/h2>\n

\nOptische neuronale Netzwerke arbeiten schneller als traditionelle L\u00f6sungen, die elektronische Komponenten verwenden. Licht ben\u00f6tigt keine<\/a><\/noindex> isoliert die Signalwege, und Laserstrahlen k\u00f6nnen einander durchdringen, ohne sich gegenseitig zu beeinflussen. Dadurch k\u00f6nnen alle Signalwege gleichzeitig funktionieren, was eine hohe Daten\u00fcbertragungsrate gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n

Aber es gibt ein Problem \u2013 je gr\u00f6\u00dfer das neuronale Netzwerk, desto mehr Energie ben\u00f6tigt es. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, werden spezielle Beschleuniger-Chips (AI Accelerator) entwickelt, die die Daten\u00fcbertragung optimieren. Allerdings skalieren sie nicht so gut, wie man es sich w\u00fcnschen w\u00fcrde.<\/p>\n

MIT hat sich der L\u00f6sung des Problems der Energieeffizienz und Skalierbarkeit optischer Chips angenommen. haben vorgestellt<\/a><\/noindex> eine neue Architektur des Photonenkatalysators, die den Energieverbrauch des Ger\u00e4ts 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 f\u00fcr maschinelles Lernen interagieren und sich mit der Analyse gro\u00dfer Datenmengen besch\u00e4ftigen.<\/p>\n

Was sie ist<\/h2>\n

\nDer neue Chip basiert auf einer optoelektronischen Schaltung. Die \u00fcbermittelten Daten werden weiterhin mit optischen Signalen codiert, doch f\u00fcr die Matrixmultiplikation wird eine balancierte homodyne Detektion verwendet (S. 30<\/a><\/noindex>). Diese Technik erm\u00f6glicht es, ein elektrisches Signal auf der Grundlage von zwei optischen Signalen zu erzeugen.<\/p>\n

F\u00fcr die \u00dcbertragung von Lichtimpulsen mit Informationen zu den Eingangs- und Ausgangsneuron wird ein einzelner Signalweg verwendet. Die Daten zu den Gewichtungen der Neuronen hingegen flie\u00dfen \u00fcber separate Kan\u00e4le. Alle diese Daten gelangen zu den Knoten der homodynen Photodetektoren, die den Ausgangswert f\u00fcr 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 n\u00e4chste Schicht des neuronalen Netzwerks gesendet und der Prozess wiederholt sich.<\/p>\n

In ihrer wissenschaftlichen Arbeit pr\u00e4sentieren Ingenieure des MIT die<\/a><\/noindex> folgende Diagramm f\u00fcr eine Schicht:<\/p>\n

\"EnergieverbrauchBild: Gro\u00dfangelegte optische neuronale Netzwerke basierend auf photoelektrischer Multiplikation<\/a><\/noindex> \/ CC BY<\/i><\/p>\n

Die neue Architektur des KI-Beschleunigers ben\u00f6tigt nur einen Eingangs- und einen Ausgangskanal f\u00fcr jedes Neuron. Infolgedessen entspricht die Anzahl der Photodetektoren der Anzahl der Neuronen und nicht ihrer Gewichtungsfaktoren.<\/p>\n

Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es, Platz auf dem Chip zu sparen, die Anzahl der n\u00fctzlichen Signalleitungen zu erh\u00f6hen und den Energieverbrauch zu optimieren. Derzeit entwickeln Ingenieure des MIT einen Prototyp, der es erm\u00f6glichen wird, die M\u00f6glichkeiten der neuen Architektur in der Praxis zu testen.<\/p><\/blockquote>\n

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Wer sonst entwickelt photonische Chips?<\/h2>\n

\nEntwicklungen \u00e4hnlicher Technologien wird betrieben von<\/a><\/noindex> Lightelligence \u2014 ein kleines Start-up aus Boston. Die Mitarbeiter des Unternehmens sagen, dass ihr KI-Beschleuniger Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens hunderte Male schneller l\u00f6sen kann als herk\u00f6mmliche Ger\u00e4te. Im vergangenen Jahr schloss das Team die Entwicklung ihres Prototyps ab und bereitete sich auf die Durchf\u00fchrung von Tests vor.<\/p>\n

Arbeitet im Bereich photonischer Chips und Cisco. Zu Beginn des Jahres gab das Unternehmen die \u00dcbernahme<\/a><\/noindex> des Start-ups Luxtera bekannt, das photonische Chips f\u00fcr Rechenzentren entwirft. Insbesondere produziert das Unternehmen Hardware-Schnittstellen, die eine direkte Verbindung von Lichtwellenleitern zu Servern erm\u00f6glichen. Dieser Ansatz erh\u00f6ht die Netzwerkkapazit\u00e4t und beschleunigt die Datentransfergeschwindigkeit. Die Ger\u00e4te von Luxtera verwenden spezielle Laser zur Kodierung von Informationen und Germanium-Photodetektoren zur Entschl\u00fcsselung.<\/p>\n

\"Energieverbrauch
\nFoto \u2013 Thomas Jensen<\/a><\/noindex> \u2014 Unsplash<\/i><\/p>\n

Unternehmen im Bereich optische Technologien, sowie andere gro\u00dfe IT-Firmen wie Intel, haben bereits 2016 begonnen, eigene optische Chips zu entwickeln, die die Daten\u00fcbertragung zwischen Rechenzentren optimieren. Neulich haben Vertreter der Organisation uns mit<\/a><\/noindex>, angek\u00fcndigt, dass sie planen, diese Technologien \u00fcber die Rechenzentren hinaus zu implementieren \u2014 in LiDAR-Systemen f\u00fcr autonome Fahrzeuge.<\/p>\n

Was ist das Ergebnis?<\/h2>\n

\nBisher k\u00f6nnen photonische Technologien nicht als universelle L\u00f6sung bezeichnet werden. Ihre Einf\u00fchrung erfordert hohe Investitionen in die technische Umr\u00fcstung der Rechenzentren. Doch Entwicklungen, wie sie am MIT und in anderen Institutionen vorangetrieben werden, d\u00fcrften die optischen Chips g\u00fcnstiger machen und wahrscheinlich deren Verbreitung auf dem Massenmarkt f\u00fcr Rechenzentrumsausr\u00fcstung erm\u00f6glichen.<\/p>\n

\nBei ITGLOBAL.COM<\/a><\/noindex>\u00a0Wir unterst\u00fctzen Unternehmen beim Aufbau ihrer IT-Infrastruktur und bieten Dienste in den Bereichen Private und Hybrid Cloud an. Dar\u00fcber schreiben wir in unserem Unternehmensblog:<\/p>\n