{"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 im Rechenzentrum reduzieren \u2013 neuer photonischer Chip wird helfen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Am MIT wurde eine neue Architektur f\u00fcr einen photonischen Prozessor entwickelt. Er wird die Effizienz optischer neuronaler Netze tausendfach im Vergleich zu \u00e4hnlichen Ger\u00e4ten steigern. <\/p>\n

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

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

Warum eine neue Architektur notwendig ist<\/h2>\n

\nOptische neuronale Netze arbeiten schneller als herk\u00f6mmliche L\u00f6sungen, die elektronische Komponenten verwenden. Licht ben\u00f6tigt<\/a><\/noindex> keine Isolierung der Signalleitungen, und Lichtstrahlen k\u00f6nnen ohne gegenseitige Beeinflussung durchdringen. Auf diese Weise k\u00f6nnen alle Signalleitungen gleichzeitig arbeiten, was eine hohe Daten\u00fcbertragungsrate gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n

Doch es gibt ein Problem - je gr\u00f6\u00dfer das neuronale Netz, desto mehr Energie verbraucht es. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, werden spezielle Beschleuniger-Chips (AI accelerators) entwickelt, die die Daten\u00fcbertragung optimieren. Allerdings skalieren sie nicht so gut, wie gew\u00fcnscht.<\/p>\n

Die L\u00f6sung f\u00fcr das Problem der Energieeffizienz und Skalierbarkeit optischer Chips wird am MIT angegangen und die<\/a><\/noindex> eine neue Architektur f\u00fcr den photonischen Beschleuniger, die den Energieverbrauch des Ger\u00e4ts um das Tausendfache reduziert und mit Dutzenden von Millionen Neuronen arbeitet. Die Entwickler sagen, dass die Technologie in Zukunft in Rechenzentren Anwendung finden wird, die mit komplexen intelligenten Systemen und Machine-Learning-Algorithmen interagieren und sich mit der Analyse gro\u00dfer Datenmengen besch\u00e4ftigen.<\/p>\n

Was es ist<\/h2>\n

\nDer neue Chip basiert auf einer optoelektronischen Schaltung. Die \u00fcbertragenen Daten werden weiterhin durch optische Signale kodiert, aber f\u00fcr die matrixm\u00e4\u00dfige Multiplikation wird die balancierte Homodyn-Erkennung verwendet (S. 30<\/a><\/noindex>). Dies ist eine Technik, die es erm\u00f6glicht, ein elektrisches Signal auf der Grundlage von zwei optischen Signalen zu erzeugen.<\/p>\n

F\u00fcr die \u00dcbertragung von Lichtimpulsen mit Informationen \u00fcber Eingangs- und Ausgangsneuronen wird ein einzelner Signalweg verwendet. Die Daten zu den Gewichtungen der Neuronen hingegen kommen \u00fcber separate Kan\u00e4le. Alle diese \"verzweigen\" sich zu den Knoten des homodynen Fotodetektornetzwerks, die den Ausgangswert f\u00fcr jedes Neuron berechnen (bestimmen das Signalniveau). Anschlie\u00dfend gelangt diese Information zu einem Modulator, 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 das<\/a><\/noindex> folgende Schema 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 erfordert nur einen Eingangs- und einen Ausgangskanal f\u00fcr jedes Neuron. Dadurch wird die Anzahl der Fotodetektoren der Anzahl der Neuronen und nicht deren Gewichtungen gleichgesetzt.<\/p>\n

Dieser Ansatz spart Platz auf dem Chip, erh\u00f6ht die Anzahl der n\u00fctzlichen Signalwege und optimiert den Energieverbrauch. Die Ingenieure des MIT arbeiten derzeit an einem Prototyp, der die M\u00f6glichkeiten der neuen Architektur in der Praxis testen soll.<\/p><\/blockquote>\n

<\/p>\n

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

\n\u00c4hnliche Technologien werden entwickelt von an<\/a><\/noindex> Lightelligence \u2014 einem kleinen Startup aus Boston. Die Mitarbeiter des Unternehmens geben an, dass ihr KI-Beschleuniger Aufgaben des maschinellen Lernens Hunderte von Malen schneller als herk\u00f6mmliche Ger\u00e4te l\u00f6sen kann. Im vergangenen Jahr war das Team mit der Fertigstellung des Prototyps ihres Ger\u00e4ts besch\u00e4ftigt und bereitete sich auf Tests vor.<\/p>\n

Das Unternehmen Cisco ist ebenfalls im Bereich photonischer Chips t\u00e4tig. Zu Jahresbeginn gab das Unternehmen bekannt, dass es das<\/a><\/noindex> Startup Luxtera \u00fcbernommen hat, das photonische Chips f\u00fcr Datenzentren entwirft. Insbesondere stellt das Unternehmen Hardware-Schnittstellen her, die eine direkte Verbindung von Glasfaser zu Servern erm\u00f6glichen. Dieser Ansatz erh\u00f6ht die Netzwerkbandbreite und beschleunigt die Daten\u00fcbertragung. Luxtera-Ger\u00e4te verwenden spezielle Laser zur Kodierung von Informationen und Germanium-Fotodetektoren zur Decodierung.<\/p>\n

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

Auch andere gro\u00dfe IT-Unternehmen wie Intel besch\u00e4ftigen sich mit optischen Technologien. Bereits 2016 begannen sie, eigene optische Chips zu produzieren, um die Daten\u00fcbertragung zwischen Rechenzentren zu optimieren. K\u00fcrzlich haben Vertreter der Organisation erl\u00e4utert<\/a><\/noindex>, was plant man, diese Technologien au\u00dferhalb von Rechenzentren zu implementieren \u2013 in Lidar-Systemen f\u00fcr autonome Fahrzeuge.<\/p>\n

Was am Ende<\/h2>\n

\nBisher k\u00f6nnen photonische Technologien nicht als universelle L\u00f6sung bezeichnet werden. Ihre Implementierung erfordert hohe Investitionen in die technische Umr\u00fcstung von Rechenzentren. Aber Entwicklungen, \u00e4hnlich denen, die am MIT und in anderen Organisationen vorangetrieben werden, werden die optischen Chips kosteng\u00fcnstiger machen und wahrscheinlich dazu f\u00fchren, dass sie auf dem Massenmarkt f\u00fcr Rechenzentrumsger\u00e4te \"vorankommen\".<\/p>\n

\nWir bei ITGLOBAL.COM<\/a><\/noindex>\u00a0helfen Unternehmen, ihre IT-Infrastruktur auszubauen und bieten private und hybride Cloud-Dienste an. Dar\u00fcber schreiben wir in unserem Unternehmensblog:<\/p>\n