Al MIT è stata sviluppata un'architettura per un nuovo processore fotonico. 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 strutturato.
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A cosa serve la nuova architettura
Le reti neurali ottiche lavorano più velocemente rispetto alle soluzioni tradizionali che utilizzano componenti elettronici. La luce isolamento dei percorsi dei segnali, e i fasci laser possono attraversarsi senza influenzarsi a vicenda. In questo modo, tutti i percorsi di segnale possono funzionare contemporaneamente, assicurando un'alta velocità di trasmissione dei dati.
Ma c'è un problema: più grande è la rete neurale, maggiore è l'energia che consuma. Per risolvere questo problema vengono sviluppati chip acceleratori appositi (AI accelerators) che ottimizzano la trasmissione dei dati. Tuttavia, non si scalano così bene come si spererebbe.
Il MIT si è occupato della questione dell'efficienza energetica e della scalabilità dei chip ottici e ha sviluppato una nuova architettura di acceleratore fotonico che riduce il consumo energetico del dispositivo di mille volte e opera 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 uno schema optoelettronico. I dati trasmessi sono ancora codificati con segnali ottici, ma per la moltiplicazione matriciale viene utilizzato il bilanciamento della rilevazione omodina (). 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 di ingresso e uscita viene utilizzato un unico percorso di segnale. Dati sui pesi dei neuroni, al contrario, arrivano attraverso canali separati. Tutti si "dirigono" verso i nodi della rete di fotodetettori omodini, che calcolano il valore di uscita per ogni neurone (determinano il livello del segnale). Successivamente, queste informazioni vengono inviate a un modulatore, che converte il segnale elettrico di nuovo in ottico. Poi, viene inviato al successivo strato della rete neurale e il processo si ripete.
Nel loro lavoro scientifico, gli ingegneri del MIT il seguente schema per uno strato:
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La nuova architettura dell'AI-acceleratore richiede solo un canale di ingresso e uno di uscita per ogni neurone. Di conseguenza, il numero di fotodetettori è pari a quello dei neuroni, e non ai loro coefficienti di peso.
Questo approccio consente 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 per testare le capacità della nuova architettura in pratica.
Chi altri sta sviluppando chip fotonici
Sviluppi di una tecnologia simile Lightelligence è una piccola startup di Boston. I dipendenti dell'azienda affermano che il loro AI-acceleratore consentirà di risolvere compiti di apprendimento automatico centinaia di volte più velocemente rispetto ai dispositivi tradizionali. L'anno scorso, il team ha completato la creazione del prototipo del proprio dispositivo e si stava preparando per effettuare dei test.
Opera nel settore dei chip fotonici anche Cisco. All'inizio dell'anno, l'azienda ha annunciato l' della startup Luxtera, che progetta chip fotonici per i data center. In particolare, l'azienda produce interfacce hardware che consentono di collegare la fibra ottica direttamente ai server. Questo approccio aumenta la capacità della rete e accelera il trasferimento dei dati. I dispositivi Luxtera utilizzano laser speciali per codificare le informazioni e fotodetettori al germanio per la loro decifratura.
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Si occupano di tecnologie ottiche anche altre grandi aziende ICT, come Intel. Già nel 2016 hanno iniziato a produrre i propri chip ottici per ottimizzare il trasferimento dei dati tra i data center. Recentemente, i rappresentanti dell'organizzazione , che si prevede di implementare queste tecnologie al di fuori dei centri di elaborazione dati - nei lidar per veicoli autonomi.
Cosa ne è uscito
Per ora, le tecnologie fotoniche non possono essere considerate una soluzione universale. La loro implementazione richiede costi elevati per la modernizzazione tecnica dei data center. Tuttavia, sviluppi come quelli che si stanno portando avanti al MIT e in altre organizzazioni renderanno i chip ottici più economici e probabilmente permetteranno di spingerli sul mercato di massa delle attrezzature per i data center.
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Fonte: habr.com
