MIT heeft de architectuur van een nieuwe fotonische processor ontwikkeld. Het zal de efficiëntie van optische neurale netwerken duizend keer verhogen in vergelijking met vergelijkbare apparaten.
De chip zal de hoeveelheid elektriciteit die het datacenter verbruikt verminderen. Wij vertellen je hoe het werkt.
Фото - - ontspatten
Waarom hebben we een nieuwe architectuur nodig?
Optische neurale netwerken zijn sneller dan traditionele oplossingen die gebruik maken van elektronische componenten. Licht isolatie van signaalpaden en laserstromen kunnen zonder wederzijdse beïnvloeding door elkaar heen gaan. Op deze manier kunnen alle signaalpaden tegelijkertijd functioneren, waardoor hoge gegevensoverdrachtsnelheden mogelijk zijn.
Maar er is een probleem: hoe groter het neurale netwerk, hoe meer energie het verbruikt. Om dit probleem op te lossen worden speciale acceleratorchips (AI-accelerators) ontwikkeld die de dataoverdracht optimaliseren. Ze schalen echter niet zo goed als we zouden willen.
Het probleem van de energie-efficiëntie en schaalvergroting van optische chips werd opgelost bij MIT en een nieuwe fotonische versnellerarchitectuur die het stroomverbruik van het apparaat duizend keer vermindert en werkt met tientallen miljoenen neuronen. De ontwikkelaars zeggen dat de technologie in de toekomst toepassing zal vinden in datacenters die communiceren met complexe intelligente systemen en machine learning-algoritmen, en ook big data analyseren.
Hoe is zij?
De nieuwe chip is gebouwd op basis van een opto-elektronisch circuit. De verzonden gegevens worden nog steeds gecodeerd met optische signalen, maar voor matrixvermenigvuldiging wordt gebalanceerde homodynedetectie gebruikt (). Dit is een techniek waarmee je een elektrisch signaal kunt genereren op basis van twee optische signalen.
Er wordt gebruik gemaakt van een enkele signaalroute om lichtpulsen uit te zenden met informatie over input- en outputneuronen. Gegevens over het gewicht van neuronen komen daarentegen via afzonderlijke kanalen binnen. Ze "divergeren" allemaal naar knooppunten van een raster van homodyne fotodetectoren, die de uitgangswaarde voor elk neuron berekenen (het signaalniveau bepalen). Deze informatie wordt vervolgens naar een modulator gestuurd, die het elektrische signaal weer omzet naar optisch. Vervolgens wordt het naar de volgende laag van het neurale netwerk gestuurd en wordt het proces herhaald.
In hun wetenschappelijk werk doen ingenieurs van MIT het volgende diagram voor één laag:
Foto: / CC DOOR
De nieuwe AI-acceleratorarchitectuur vereist slechts één invoer- en één uitvoerkanaal voor elk neuron. Als resultaat wordt het aantal fotodetectoren gelijkgesteld aan het aantal neuronen, in plaats van aan hun wegingscoëfficiënten.
Met deze aanpak kunt u ruimte op de chip besparen, het aantal nuttige signaalpaden vergroten en het stroomverbruik optimaliseren. Nu creëren ingenieurs van MIT een prototype dat de mogelijkheden van de nieuwe architectuur in de praktijk zal testen.
Wie ontwikkelt er nog meer fotonische chips?
Ontwikkelingen van soortgelijke technologie Lightelligence is een kleine startup gevestigd in Boston. Werknemers van het bedrijf zeggen dat hun AI-versneller het mogelijk zal maken om machine learning-problemen honderden keren sneller op te lossen dan met klassieke apparaten. Vorig jaar voltooide het team de creatie van een prototype van hun apparaat en bereidde het zich voor op het uitvoeren van tests.
Werkt op het gebied van fotonische chips en Cisco. Begin dit jaar maakte het bedrijf bekend startup Luxtera, die fotonische chips ontwerpt voor datacenters. Het bedrijf produceert met name hardware-interfaces waarmee u glasvezel rechtstreeks op servers kunt aansluiten. Deze aanpak vergroot de netwerkcapaciteit en versnelt de gegevensoverdracht. Luxtera-apparaten gebruiken speciale lasers om informatie te coderen en germanium-fotodetectoren om deze te decoderen.
Фото - - ontspatten
Andere grote IT-bedrijven, zoals Intel, zijn ook betrokken bij optische technologieën. In 2016 begonnen ze met de productie van hun eigen optische chips die de gegevensoverdracht tussen datacenters optimaliseren. Onlangs vertegenwoordigers van de organisatie dat ze van plan zijn deze technologieën buiten datacentra te implementeren – in lidars voor zelfrijdende auto’s.
Zodat
Tot nu toe kunnen fotonische technologieën geen universele oplossing worden genoemd. De implementatie ervan vereist grote uitgaven voor de technische heruitrusting van datacenters. Maar ontwikkelingen zoals die bij MIT en andere organisaties worden ontwikkeld, zullen optische chips goedkoper maken en zullen het hoogstwaarschijnlijk mogelijk maken dat ze op de massamarkt voor datacenterapparatuur worden gepromoot.
Wij zijn in Wij helpen bedrijven bij het ontwikkelen van een IT-infrastructuur en het leveren van private en hybride clouddiensten. Dit is waar we over schrijven op ons bedrijfsblog:
Bron: www.habr.com