Il MIT ha sviluppato l'architettura di un nuovo processore fotonico. Aumenterà l’efficienza delle reti neurali ottiche mille volte rispetto a dispositivi simili.
Il chip ridurrà la quantità di elettricità consumata dal data center. Ti diremo come funziona.
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Perché abbiamo bisogno di una nuova architettura?
Le reti neurali ottiche sono più veloci delle soluzioni tradizionali che utilizzano componenti elettronici. Leggero isolamento dei percorsi del segnale e i flussi laser sono in grado di attraversarsi senza influenza reciproca. In questo modo, tutti i percorsi di segnalazione possono funzionare contemporaneamente, consentendo elevate velocità di trasferimento dati.
Ma c'è un problema: più grande è la rete neurale, maggiore è l'energia consumata. Per risolvere questo problema vengono sviluppati speciali chip acceleratori (acceleratori AI) che ottimizzano il trasferimento dei dati. Tuttavia, non crescono come vorremmo.
Il problema dell'efficienza energetica e del ridimensionamento dei chip ottici è stato risolto al MIT e una nuova architettura di acceleratore fotonico che riduce il consumo energetico del dispositivo di mille volte e funziona con decine di milioni di neuroni. Gli sviluppatori affermano che in futuro la tecnologia troverà applicazione nei data center che interagiscono con complessi sistemi intelligenti e algoritmi di apprendimento automatico e analizzano anche i big data.
Cosa è lei
Il nuovo chip è costruito sulla base di un circuito optoelettronico. I dati trasmessi sono ancora codificati con segnali ottici, ma per la moltiplicazione della matrice viene utilizzato il rilevamento omodino bilanciato (). Si tratta di una tecnica che permette di generare un segnale elettrico basandosi su due ottici.
Un unico percorso di segnalazione viene utilizzato per trasmettere impulsi luminosi con informazioni sui neuroni di input e output. I dati sul peso dei neuroni, invece, arrivano attraverso canali separati. Tutti “divergono” verso i nodi di una griglia di fotorilevatori omodini, che calcolano il valore di uscita per ciascun neurone (determinano il livello del segnale). Queste informazioni vengono quindi inviate a un modulatore, che converte il segnale elettrico in ottico. Successivamente viene inviato al livello successivo della rete neurale e il processo viene ripetuto.
Nel loro lavoro scientifico, gli ingegneri del MIT il seguente diagramma per uno strato:
Immagine: /CC DA
La nuova architettura dell’acceleratore AI richiede solo un canale di input e un canale di output per ciascun neurone. Di conseguenza, il numero di fotorilevatori è equiparato al numero di neuroni, piuttosto che ai loro coefficienti di ponderazione.
Questo approccio consente di risparmiare spazio sul chip, aumentare il numero di percorsi utili del segnale e ottimizzare il consumo energetico. Ora gli ingegneri del MIT stanno creando un prototipo che metterà alla prova nella pratica le capacità della nuova architettura.
Chi altro sta sviluppando chip fotonici?
Sviluppi di tecnologie simili Lightelligence è una piccola startup con sede a Boston. I dipendenti dell'azienda affermano che il loro acceleratore AI consentirà di risolvere i problemi di apprendimento automatico centinaia di volte più velocemente rispetto ai dispositivi classici. L'anno scorso, il team stava completando la creazione di un prototipo del proprio dispositivo e si stava preparando a condurre i test.
Lavora nel campo dei chip fotonici e Cisco. All'inizio dell'anno l'azienda ha annunciato startup Luxtera, che progetta chip fotonici per data center. In particolare l'azienda produce interfacce hardware che permettono 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 fotorilevatori al germanio per decrittografarle.
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Anche altre grandi aziende IT, come Intel, sono coinvolte nelle tecnologie ottiche. Nel 2016 hanno iniziato a produrre i propri chip ottici che ottimizzano il trasferimento dei dati tra data center. Recentemente, rappresentanti dell'organizzazione che intendono implementare queste tecnologie al di fuori dei data center, nei lidar per le auto a guida autonoma.
Con il risultato che
Finora, le tecnologie fotoniche non possono essere definite una soluzione universale. La loro implementazione richiede ingenti spese per la riattrezzatura tecnica dei data center. Ma sviluppi come quelli in fase di sviluppo presso il MIT e altre organizzazioni renderanno i chip ottici più economici e molto probabilmente ne consentiranno la promozione nel mercato di massa delle apparecchiature per data center.
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Fonte: habr.com