MIT ได้พัฒนาสถาปัตยกรรมของโปรเซสเซอร์โฟโตนิกใหม่ มันจะเพิ่มประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมแบบออปติกนับพันเท่าเมื่อเทียบกับอุปกรณ์ที่คล้ายคลึงกัน
ชิปจะช่วยลดปริมาณไฟฟ้าที่ใช้โดยศูนย์ข้อมูล เราจะบอกคุณว่ามันทำงานอย่างไร
ภาพถ่าย — — อันสแปลช
ทำไมเราต้องมีสถาปัตยกรรมใหม่?
โครงข่ายประสาทเทียมแบบออปติกเร็วกว่าโซลูชันแบบเดิมที่ใช้ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ แสงสว่าง การแยกเส้นทางสัญญาณและกระแสเลเซอร์สามารถผ่านกันและกันได้โดยไม่มีอิทธิพลซึ่งกันและกัน ด้วยวิธีนี้ เส้นทางการส่งสัญญาณทั้งหมดสามารถทำงานพร้อมกันได้ ทำให้มีอัตราการถ่ายโอนข้อมูลสูง
แต่มีปัญหาคือ ยิ่งโครงข่ายประสาทเทียมมีขนาดใหญ่เท่าใด พลังงานก็จะยิ่งสิ้นเปลืองมากขึ้นเท่านั้น เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงมีการพัฒนาชิปเร่งความเร็วพิเศษ (AI Accelerators) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูล อย่างไรก็ตามพวกเขาไม่ได้ขยายขนาดเท่าที่เราต้องการ
ปัญหาประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการปรับขนาดชิปออปติคอลได้รับการแก้ไขที่ MIT และ สถาปัตยกรรมตัวเร่งความเร็วโฟโตนิกแบบใหม่ที่ช่วยลดการใช้พลังงานของอุปกรณ์ลงนับพันเท่าและทำงานร่วมกับเซลล์ประสาทหลายสิบล้านเซลล์ นักพัฒนากล่าวว่าในอนาคต เทคโนโลยีจะค้นหาแอปพลิเคชันในศูนย์ข้อมูลที่โต้ตอบกับระบบอัจฉริยะที่ซับซ้อนและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร และยังวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อีกด้วย
เธอชอบอะไร?
ชิปตัวใหม่นี้สร้างขึ้นบนพื้นฐานของวงจรออปโตอิเล็กทรอนิกส์ ข้อมูลที่ส่งยังคงถูกเข้ารหัสด้วยสัญญาณแสง แต่การตรวจจับโฮโมไดน์ที่สมดุลจะใช้สำหรับการคูณเมทริกซ์ (- นี่เป็นเทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างสัญญาณไฟฟ้าจากสัญญาณออปติคอลสองตัว
เส้นทางการส่งสัญญาณเดียวใช้ในการส่งพัลส์แสงพร้อมข้อมูลเกี่ยวกับเซลล์ประสาทอินพุตและเอาท์พุต ในทางกลับกันข้อมูลเกี่ยวกับน้ำหนักของเซลล์ประสาทจะมาผ่านช่องทางที่แยกจากกัน พวกมันทั้งหมด "แยกออก" ไปยังโหนดของตารางของเครื่องตรวจจับแสงแบบโฮโมไดน์ ซึ่งจะคำนวณค่าเอาท์พุตสำหรับเซลล์ประสาทแต่ละอัน (กำหนดระดับสัญญาณ) จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังโมดูเลเตอร์ ซึ่งจะแปลงสัญญาณไฟฟ้ากลับเป็นออปติคัล จากนั้นจะถูกส่งไปยังเลเยอร์ถัดไปของโครงข่ายประสาทเทียม และกระบวนการนี้จะถูกทำซ้ำ
ในงานวิทยาศาสตร์ของพวกเขา วิศวกรจาก MIT แผนภาพต่อไปนี้สำหรับหนึ่งชั้น:
ภาพ: / ซีซีโดย
สถาปัตยกรรมตัวเร่งความเร็ว AI ใหม่ต้องการเพียงหนึ่งอินพุตและหนึ่งช่องสัญญาณเอาท์พุตสำหรับเซลล์ประสาทแต่ละอัน ผลก็คือ จำนวนเครื่องตรวจจับแสงจะเท่ากับจำนวนเซลล์ประสาท แทนที่จะเป็นค่าสัมประสิทธิ์การถ่วงน้ำหนัก
วิธีการนี้ช่วยให้คุณประหยัดพื้นที่บนชิป เพิ่มจำนวนเส้นทางสัญญาณที่มีประโยชน์ และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ขณะนี้วิศวกรจาก MIT กำลังสร้างต้นแบบที่จะทดสอบความสามารถของสถาปัตยกรรมใหม่ในทางปฏิบัติ
ใครบ้างที่กำลังพัฒนาชิปโฟโตนิก
การพัฒนาเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน Lightelligence เป็นสตาร์ทอัพขนาดเล็กที่ตั้งอยู่ในบอสตัน พนักงานของบริษัทกล่าวว่าตัวเร่งความเร็ว AI ของพวกเขาจะช่วยให้แก้ไขปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องได้เร็วกว่าอุปกรณ์แบบคลาสสิกหลายร้อยเท่า เมื่อปีที่แล้ว ทีมงานกำลังสร้างต้นแบบอุปกรณ์ของตนและเตรียมทำการทดสอบ
ทำงานในด้านชิปโทนิคและซิสโก้ เมื่อต้นปีบริษัทได้ประกาศ บริษัทสตาร์ทอัพ Luxtera ซึ่งออกแบบชิปโฟโตนิกสำหรับศูนย์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บริษัทผลิตอินเทอร์เฟซฮาร์ดแวร์ที่ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อใยแก้วนำแสงเข้ากับเซิร์ฟเวอร์ได้โดยตรง วิธีการนี้จะเพิ่มความจุของเครือข่ายและเพิ่มความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูล อุปกรณ์ Luxtera ใช้เลเซอร์พิเศษในการเข้ารหัสข้อมูล และใช้เครื่องตรวจจับแสงเจอร์เมเนียมเพื่อถอดรหัส
ภาพถ่าย — — อันสแปลช
บริษัทไอทีขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Intel ก็เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีออพติคอลเช่นกัน ย้อนกลับไปในปี 2016 พวกเขาเริ่มผลิตชิปออปติคอลของตัวเองที่ปรับการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างศูนย์ข้อมูลให้เหมาะสมที่สุด ล่าสุดตัวแทนขององค์กร พวกเขาวางแผนที่จะใช้เทคโนโลยีเหล่านี้นอกศูนย์ข้อมูล - ในฝาปิดสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
ผลลัพธ์คืออะไร
จนถึงขณะนี้เทคโนโลยีโฟโตนิกไม่สามารถเรียกได้ว่าเป็นโซลูชันที่เป็นสากล การนำไปปฏิบัติต้องใช้ค่าใช้จ่ายจำนวนมากในการปรับอุปกรณ์ทางเทคนิคของศูนย์ข้อมูลใหม่ แต่การพัฒนาเช่นการพัฒนาที่ MIT และองค์กรอื่น ๆ จะทำให้ชิปออปติคัลราคาถูกลง และมีแนวโน้มที่จะช่วยให้ชิปเหล่านี้ได้รับการส่งเสริมเข้าสู่ตลาดมวลชนสำหรับอุปกรณ์ศูนย์ข้อมูล
เราอยู่ใน เราช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและให้บริการคลาวด์ส่วนตัวและไฮบริด นี่คือสิ่งที่เราเขียนถึงในบล็อกของบริษัทของเรา:
ที่มา: will.com