MIT は、新しいフォトニック プロセッサのアーキテクチャを開発しました。 これにより、同様のデバイスと比較して、光ニューラル ネットワークの効率が XNUMX 倍向上します。
このチップにより、データセンターで消費される電力量が削減されます。 その仕組みについて説明します。
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なぜ新しいアーキテクチャが必要なのでしょうか?
光学ニューラル ネットワークは、電子コンポーネントを使用する従来のソリューションよりも高速です。 ライト 信号経路が分離され、レーザーストリームは相互に影響を与えることなく相互に通過できます。 このようにして、すべての信号パスが同時に機能し、高いデータ転送速度が可能になります。
しかし、問題があります。ニューラル ネットワークが大きくなるほど、より多くのエネルギーを消費します。 この問題を解決するために、データ転送を最適化する特別なアクセラレータ チップ (AI アクセラレータ) が開発されています。 ただし、期待どおりに拡張できません。
光チップのエネルギー効率とスケーリングの問題は、MIT と 新しいフォトニック アクセラレータ アーキテクチャは、デバイスの消費電力を XNUMX 分の XNUMX に削減し、数千万のニューロンで動作します。 開発者らは、将来的にはこの技術が、複雑なインテリジェントシステムや機械学習アルゴリズムと対話したり、ビッグデータを分析したりするデータセンターに応用されるだろうと述べている。
彼女はどんな人ですか？
新しいチップは光電子回路に基づいて構築されています。 送信データは引き続き光信号でエンコードされますが、行列乗算には平衡型ホモダイン検波が使用されます (）。 これは、XNUMX つの光信号に基づいて電気信号を生成できる技術です。
単一の信号伝達経路を使用して、入出力ニューロンに関する情報を含む光パルスが送信されます。 逆に、ニューロンの重みに関するデータは、別のチャネルを通じて届きます。 それらはすべてホモダイン光検出器のグリッドのノードに「分岐」し、各ニューロンの出力値を計算します (信号レベルを決定します)。 この情報は変調器に送信され、電気信号が光信号に変換されます。 次に、それはニューラル ネットワークの次の層に送信され、プロセスが繰り返されます。
科学的研究において、MIT のエンジニアは 次の XNUMX つのレイヤーの図:
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新しい AI アクセラレータ アーキテクチャでは、ニューロンごとに XNUMX つの入力チャネルと XNUMX つの出力チャネルのみが必要です。 その結果、光検出器の数は、重み付け係数ではなく、ニューロンの数と同等になります。
このアプローチにより、チップ上のスペースを節約し、有効な信号パスの数を増やし、消費電力を最適化することができます。 現在、MIT のエンジニアは、新しいアーキテクチャの機能を実際にテストするプロトタイプを作成しています。
他に誰がフォトニックチップを開発しているのでしょうか?
同様の技術の開発 Lightelligence はボストンに拠点を置く小規模なスタートアップ企業です。 同社の従業員は、AI アクセラレーターを使用すると、従来のデバイスよりも数百倍速く機械学習の問題を解決できるようになると述べています。 昨年、チームはデバイスのプロトタイプの作成を完了し、テストを実施する準備を進めていました。
フォトニックチップとシスコの分野で働いています。 今年の初めに会社が発表した データセンター向けのフォトニックチップを設計する新興企業 Luxtera 。 特に、同社は光ファイバーをサーバーに直接接続できるハードウェア インターフェイスを製造しています。 このアプローチにより、ネットワーク容量が増加し、データ転送が高速化されます。 Luxtera デバイスは、特殊なレーザーを使用して情報を暗号化し、ゲルマニウム光検出器を使用して情報を復号化します。
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インテルなどの他の大手 IT 企業も光技術に取り組んでいます。 2016 年に、データセンター間のデータ転送を最適化する独自の光チップの生産を開始しました。 最近、団体の代表者らは、 彼らはこれらのテクノロジーをデータセンターの外、つまり自動運転車用のライダーに実装することを計画しているとのこと。
その結果と
今のところ、フォトニクス技術は普遍的なソリューションとは言えません。 これらを導入するには、データセンターの技術的な再設備に多額の費用が必要です。 しかし、MIT やその他の組織で開発されているような開発により、光チップが安価になり、データセンター機器の大衆市場への参入が可能になる可能性が高くなります。
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出所： habr.com