Au MIT, une nouvelle architecture de processeur photoniques a été développée. Elle augmentera l'efficacité des réseaux de neurones optiques d'un facteur mille par rapport aux dispositifs similaires.
La puce réduira la consommation d'électricité des centres de données. Voici comment elle fonctionne.
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Pourquoi une nouvelle architecture est-elle nécessaire
Les réseaux de neurones optiques fonctionnent plus rapidement que les solutions traditionnelles qui utilisent des composants électroniques. La lumiÚre isole les voies de signal, et les faisceaux laser peuvent passer les uns à travers les autres sans interférer. Ainsi, toutes les voies de signal peuvent fonctionner simultanément, ce qui assure un haut débit de transmission de données.
Mais il y a un problÚme : plus le réseau de neurones est grand, plus il consomme d'énergie. Pour résoudre ce problÚme, des puces accélératrices (AI accelerators) spéciales sont en cours de développement pour optimiser la transmission des données. Cependant, elles ne s'échelonnent pas aussi bien que souhaité.
Le MIT s'attaque aux problÚmes d'efficacité énergétique et de mise à l'échelle des puces optiques et développe une nouvelle architecture de processeur photoniques qui réduit la consommation d'énergie de l'appareil d'un facteur mille et fonctionne avec des dizaines de millions de neurones. Les développeurs affirment qu'à terme, la technologie sera utilisée dans des centres de données interagissant avec des systÚmes intelligents complexes et des algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi que dans l'analyse de grandes données.
Qu'est-ce que c'est
La nouvelle puce est construite sur la base d'un circuit optoélectronique. Les données transmises sont toujours codées par des signaux optiques, mais la multiplication matricielle utilise la détection homogÚne équilibrée (). C'est une technique qui permet de former un signal électrique à partir de deux signaux optiques.
Un seul chemin de signal est utilisĂ© pour transmettre des impulsions lumineuses contenant des informations sur les neurones d'entrĂ©e et de sortie. Les donnĂ©es relatives aux poids des neurones, en revanche, transitent par des canaux sĂ©parĂ©s. Elles se diffusent vers les nĆuds d'un rĂ©seau de photodĂ©tecteurs homogĂšnes qui calculent la valeur de sortie pour chaque neurone (dĂ©terminent le niveau du signal). Ensuite, cette information est envoyĂ©e vers le modulateur, qui convertit le signal Ă©lectrique de nouveau en optique. Par la suite, il est transmis au niveau suivant du rĂ©seau de neurones et le processus se rĂ©pĂšte.
Dans leur article scientifique, des ingénieurs du MIT le schéma suivant pour une couche :
Image : / CC BY
La nouvelle architecture de l'accélérateur IA nécessite un seul canal d'entrée et un seul canal de sortie pour chaque neurone. En conséquence, le nombre de photodétecteurs est équivalent au nombre de neurones et non à celui de leurs coefficients de poids.
Cette approche permet d'économiser de l'espace sur la puce, d'augmenter le nombre de chemins de signal utiles et d'optimiser la consommation d'énergie. Actuellement, des ingénieurs du MIT créent un prototype qui permettra de tester les capacités de la nouvelle architecture en pratique.
Qui d'autre développe des puces photoniques
Des dĂ©veloppements similaires de cette technologie Lightelligence â une petite startup de Boston. Les employĂ©s de l'entreprise affirment que leur accĂ©lĂ©rateur IA permettra de rĂ©soudre des problĂšmes d'apprentissage automatique des centaines de fois plus vite que les appareils classiques. L'annĂ©e derniĂšre, l'Ă©quipe finalisait la crĂ©ation de son prototype et se prĂ©parait Ă effectuer des tests.
Cisco travaille également dans le domaine des puces photoniques. Au début de l'année, l'entreprise a annoncé de la startup Luxtera, qui conçoit des puces photoniques pour les centres de données. En particulier, l'entreprise fabrique des interfaces matérielles permettant de connecter des fibres optiques directement aux serveurs. Cette approche augmente la capacité des réseaux et accélÚre le transfert de données. Les dispositifs Luxtera utilisent des lasers spéciaux pour coder les informations et des photodétecteurs en germanium pour les déchiffrer.
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D'autres grandes entreprises informatiques, telles qu'Intel, s'occupent Ă©galement des technologies optiques. DĂšs 2016, elles ont commencĂ© Ă produire leurs propres puces optiques qui optimisent le transfert de donnĂ©es entre les centres de donnĂ©es. RĂ©cemment, des reprĂ©sentants de l'organisation , que les technologies seront mises en Ćuvre en dehors des centres de donnĂ©es â dans les lidars pour les voitures autonomes.
Qu'en est-il finalement
Pour l'instant, les technologies photoniques ne peuvent pas ĂȘtre considĂ©rĂ©es comme une solution universelle. Leur mise en Ćuvre nĂ©cessite des investissements importants pour la modernisation technique des centres de donnĂ©es. Cependant, des recherches comme celles menĂ©es au MIT et dans d'autres organisations rendront les puces optiques moins coĂ»teuses et permettront trĂšs probablement de les 'propulser' sur le marchĂ© de masse des Ă©quipements pour les centres de donnĂ©es.
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Source : habr.com
