MIT د نوي فوټونیک پروسیسر جوړښت رامینځته کړی. دا به د ورته وسیلو په پرتله د نظری عصبي شبکو موثریت زر ځله زیات کړي.
چپ به د ډیټا مرکز لخوا مصرف شوي بریښنا اندازه کمه کړي. موږ به تاسو ته ووایو چې دا څنګه کار کوي.
عکس — - خلاصول
ولې موږ نوي جوړښت ته اړتیا لرو؟
نظري عصبي شبکې د دودیزو حلونو په پرتله ګړندي دي چې بریښنایی اجزا کاروي. رڼا د سیګنال لارې جلا کول، او لیزر جریان کولی شي د دوه اړخیز نفوذ پرته د یو بل څخه تیر شي. پدې توګه ، ټولې سیګنال لارې کولی شي په ورته وخت کې کار وکړي ، د ډیټا لیږد لوړ نرخونو ته اجازه ورکوي.
مګر یوه ستونزه شتون لري - څومره چې عصبي شبکه لویه وي ، هومره انرژي مصرفوي. د دې ستونزې د حل لپاره، ځانګړي سرعت کونکي چپس (AI سرعت کونکي) رامینځته شوي چې د معلوماتو لیږد ته وده ورکوي. په هرصورت، دوی هغه اندازه نه کوي لکه څنګه چې موږ یې غواړو.
د انرژي موثریت او د نظری چپس اندازه کولو ستونزه په MIT کې حل شوې او د فوټونیک سرعت یو نوی جوړښت چې د وسیلې بریښنا مصرف زر ځله کموي او د لسګونو ملیون نیورونونو سره کار کوي. پراختیا کونکي وايي چې په راتلونکي کې به ټیکنالوژي د ډیټا مرکزونو کې غوښتنلیک ومومي چې د پیچلي هوښیار سیسټمونو او ماشین زده کړې الګوریتمونو سره تعامل کوي ، او د لوی ډیټا تحلیل هم کوي.
هغه څه استازیتوب کوي
نوی چپ د optoelectronic circuit پر بنسټ جوړ شوی دی. لیږدول شوي معلومات لاهم د نظری سیګنالونو سره کوډ شوي دي ، مګر متوازن هوموډین کشف د میټریکس ضرب لپاره کارول کیږي (). دا یو تخنیک دی چې تاسو ته اجازه درکوي د دوه نظریاتو پراساس بریښنایی سیګنال تولید کړئ.
یو واحد سیګنال لاره د رڼا نبضونو لیږدولو لپاره کارول کیږي چې د ننوتلو او محصول نیورونونو په اړه معلومات لري. د نیورونونو د وزن په اړه معلومات، برعکس، د جلا چینلونو له لارې راځي. دا ټول د هوموډین فوتوډیکټورونو د ګریډ نوډونو ته "اختلاف" کوي ، کوم چې د هر نیورون لپاره د محصول ارزښت محاسبه کوي (د سیګنال کچه ټاکي). دا معلومات بیا یو ماډلر ته لیږل کیږي، کوم چې بریښنایی سیګنال بیرته نظری ته بدلوي. بیا، دا د عصبي شبکې بلې پرت ته لیږل کیږي او پروسه تکرار کیږي.
د دوی په ساینسي کار کې، د MIT څخه انجنیران د یوې پرت لپاره لاندې انځور:
انځور: / CC BY
د نوي AI سرعت کونکي جوړښت د هر نیورون لپاره یوازې یو ان پټ او یو محصول چینل ته اړتیا لري. د پایلې په توګه، د فوتوډیټیکټرونو شمیر د نیورونونو شمیر سره مساوي دی، نه د دوی د وزن کمولو په پرتله.
دا طریقه تاسو ته اجازه درکوي په چپ کې ځای خوندي کړئ، د ګټور سیګنال لارو شمیر زیات کړئ او د بریښنا مصرف اصلاح کړئ. اوس د MIT انجنیران یو پروټوټایپ رامینځته کوي چې په عمل کې به د نوي جوړښت وړتیاوې ازموي.
بل څوک د فوتونیک چپس رامینځته کوي؟
د ورته ټیکنالوژۍ پرمختګ Lightelligence په بوسټن کې میشته یو کوچنی پیل دی. د شرکت کارمندان وايي چې د دوی AI سرعت کونکي به اجازه ورکړي چې د ماشین زده کړې ستونزې د کلاسیک وسیلو په پرتله سل ځله ګړندي حل کړي. تیر کال، ټیم د دوی د وسیلې پروټوټایپ رامینځته کول بشپړ کړل او د ازموینو ترسره کولو لپاره یې چمتو کول.
د فوتونیک چپس او سیسکو په ساحه کې کار کوي. د کال په پیل کې شرکت اعلان وکړ Luxtera startup، کوم چې د معلوماتو مرکزونو لپاره فوټونک چپس ډیزاین کوي. په ځانګړي توګه ، شرکت د هارډویر انٹرفیسونه تولیدوي چې تاسو ته اجازه درکوي د فایبر آپټیکس مستقیم سرورونو سره وصل کړئ. دا طریقه د شبکې ظرفیت لوړوي او د معلوماتو لیږد ګړندی کوي. د Luxtera وسیلې د معلوماتو د کوډ کولو لپاره ځانګړي لیزرونه کاروي او د جرمینیم فوتوډیکټورونه یې د کوډ کولو لپاره کاروي.
عکس — - خلاصول
نور لوی معلوماتي ټیکنالوژۍ شرکتونه، لکه Intel، هم په نظری ټیکنالوژیو کې ښکیل دي. په 2016 کې بیرته، دوی د خپل نظری چپس تولید پیل کړ چې د ډیټا مرکزونو ترمنځ د معلوماتو لیږد غوره کوي. په دې وروستیو کې، د سازمان استازو دا چې دوی پلان لري چې دا ټیکنالوژي د ډیټا مرکزونو څخه بهر پلي کړي - د ځان چلولو موټرو لپاره لیډرونو کې.
څه په پای کې
تر دې دمه ، فوټونک ټیکنالوژي نړیوال حل نشي بلل کیدی. د دوی پلي کول د ډیټا مرکزونو تخنیکي بیا وسیلو لپاره لوی لګښتونو ته اړتیا لري. مګر هغه پرمختګونه لکه په MIT او نورو سازمانونو کې رامینځته شوي به نظری چپس ارزانه کړي او ډیری احتمال به دوی ته اجازه ورکړي چې د ډیټا مرکز تجهیزاتو لپاره ډله ایز بازار ته وده ورکړي.
موږ دننه یو موږ شرکتونو سره د معلوماتي ټیکنالوژۍ زیربنا رامینځته کولو کې مرسته کوو او خصوصي او هایبرډ کلاوډ خدمات چمتو کوو. دا هغه څه دي چې موږ یې زموږ په کارپوریټ بلاګ کې لیکو:
سرچینه: www.habr.com