Al MIT hanno sviluppato un'architettura per un nuovo processore fotonico. Questo aumenterà l'efficienza delle reti neurali ottiche di mille volte rispetto ai dispositivi simili.
Il chip ridurrà il consumo di energia nei data center. Scopriamo come è progettato.
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Perché è necessaria una nuova architettura
Le reti neurali ottiche operano più rapidamente rispetto alle soluzioni tradizionali che utilizzano componenti elettronici. La luce l'isolamento dei percorsi di segnale, e i fasci laser possono attraversarsi senza influenzarsi reciprocamente. In questo modo, tutti i percorsi di segnale possono funzionare contemporaneamente, garantendo un elevato ritmo di trasmissione dei dati.
Tuttavia, c'è un problema: maggiore è la dimensione della rete neurale, maggiore è l'energia che consuma. Per affrontare questo problema, si stanno sviluppando chip acceleratori (AI accelerators) specializzati, che ottimizzano la trasmissione dei dati. Tuttavia, non scalano così bene come si sperava.
MIT si è occupato della questione dell'efficienza energetica e della scalabilità dei chip ottici. una nuova architettura del fotone acceleratore, che riduce il consumo energetico del dispositivo di mille volte e funziona con decine di milioni di neuroni. Gli sviluppatori affermano che in prospettiva la tecnologia troverà applicazione nei data center, che interagiscono con sistemi intelligenti complessi e algoritmi di machine learning, oltre a occuparsi dell'analisi dei big data.
Cosa rappresenta
Il nuovo chip è basato su un circuito optoelettronico. I dati trasmessi sono ancora codificati attraverso segnali ottici, ma per la moltiplicazione matriciale si utilizza la rilevazione omodina bilanciata (). Questa è una tecnica che consente di formare un segnale elettrico sulla base di due segnali ottici.
Per la trasmissione di impulsi luminosi con informazioni sui neuroni in ingresso e in uscita viene utilizzato un unico percorso di segnale. I dati sui pesi dei neuroni, al contrario, vengono trasmessi tramite canali separati. Tutti questi dati si «dirigono» verso i nodi della rete di fotodetettori omodini, che calcolano il valore di uscita per ciascun neurone (determinano il livello del segnale). Successivamente, queste informazioni vengono inviate a un modulatore, che converte il segnale elettrico nuovamente in ottico. Dopodiché, viene inviato al successivo strato della rete neurale e il processo si ripete.
Nel loro lavoro di ricerca, gli ingegneri del MIT il seguente schema per uno strato:
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La nuova architettura dell'acceleratore AI richiede solo un canale di ingresso e uno di uscita per ciascun neurone. Di conseguenza, il numero di fotodetettori corrisponde al numero di neuroni anziché ai loro coefficienti di peso.
Questo approccio permette di risparmiare spazio sul chip, aumentare il numero di percorsi di segnale utili e ottimizzare il consumo energetico. Attualmente, gli ingegneri del MIT stanno creando un prototipo che consentirà di testare le capacità della nuova architettura nella pratica.
Chi altri sta sviluppando chip fotonici
Sviluppi di tecnologie simili Lightelligence è una piccola startup di Boston. I membri della compagnia affermano che il loro acceleratore AI consentirà di affrontare compiti di apprendimento automatico centinaia di volte più velocemente rispetto ai dispositivi classici. Nello scorso anno, il team ha completato la creazione del prototipo del proprio dispositivo e si stava preparando a eseguire dei test.
Opera nel campo dei chip fotonici e Cisco. All'inizio dell'anno, la compagnia ha annunciato l' della startup Luxtera, che progetta chip fotonici per i centri di elaborazione dati. In particolare, l'azienda produce interfacce hardware che consentono di collegare la fibra ottica direttamente ai server. Questo approccio aumenta la capacità delle reti e accelera la trasmissione dei dati. I dispositivi Luxtera utilizzano laser speciali per codificare le informazioni e fotodetettori al germanio per decifrarle.
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Si occupano di tecnologie ottiche e altre grandi aziende IT, come Intel. Già nel 2016 hanno iniziato a produrre i propri chip ottici, ottimizzando la trasmissione dei dati tra i data center. Recentemente, i rappresentanti dell'organizzazione , hanno annunciato che intendono implementare queste tecnologie al di fuori dei centri dati — nei lidar per veicoli autonomi.
Cosa ne viene fuori
Fino ad ora, le tecnologie fotoniche non possono essere considerate una soluzione universale. Il loro utilizzo richiede ingenti investimenti per il rinnovo tecnologico dei data center. Tuttavia, sviluppi come quelli realizzati al MIT e in altre organizzazioni renderanno i chip ottici più economici e probabilmente consentiranno di "portarli avanti" sul mercato di massa delle attrezzature per i data center.
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Fonte: habr.com
