Binuo ng MIT ang arkitektura ng isang bagong photonic processor. Papataasin nito ang kahusayan ng mga optical neural network nang isang libong beses kumpara sa mga katulad na device.
Babawasan ng chip ang dami ng kuryenteng natupok ng data center. Sasabihin namin sa iyo kung paano ito gumagana.
--ΠΡΠΎ - β Unsplash
Bakit kailangan natin ng bagong arkitektura?
Ang mga optical neural network ay mas mabilis kaysa sa mga tradisyonal na solusyon na gumagamit ng mga electronic na bahagi. Liwanag paghihiwalay ng mga landas ng signal, at ang mga stream ng laser ay nagagawang dumaan sa isa't isa nang walang impluwensya sa isa't isa. Sa ganitong paraan, maaaring gumana nang sabay-sabay ang lahat ng signaling path, na nagbibigay-daan para sa mataas na rate ng paglilipat ng data.
Ngunit may problema - kung mas malaki ang neural network, mas maraming enerhiya ang kinokonsumo nito. Upang malutas ang problemang ito, ang mga espesyal na accelerator chips (AI accelerators) ay binuo na nag-o-optimize ng paglilipat ng data. Gayunpaman, hindi sila sumusukat tulad ng gusto natin.
Ang problema ng kahusayan ng enerhiya at scaling ng optical chips ay nalutas sa MIT at isang bagong arkitektura ng photonic accelerator na binabawasan ang pagkonsumo ng kuryente ng device nang isang libong beses at gumagana sa sampu-sampung milyong neuron. Sinasabi ng mga developer na sa hinaharap ang teknolohiya ay makakahanap ng aplikasyon sa mga data center na nakikipag-ugnayan sa mga kumplikadong intelligent system at machine learning algorithm, at nagsusuri din ng malaking data.
Ano siya?
Ang bagong chip ay binuo sa batayan ng isang optoelectronic circuit. Ang ipinadalang data ay naka-encode pa rin ng mga optical signal, ngunit ang balanseng homodyne detection ay ginagamit para sa matrix multiplication (). Ito ay isang pamamaraan na nagbibigay-daan sa iyo upang makabuo ng isang de-koryenteng signal batay sa dalawang optical.
Ang isang solong signaling pathway ay ginagamit upang magpadala ng mga light pulse na may impormasyon tungkol sa input at output neuron. Ang data sa bigat ng mga neuron, sa kabaligtaran, ay dumarating sa magkakahiwalay na mga channel. Ang lahat ng mga ito ay "nakakaiba" sa mga node ng isang grid ng homodyne photodetector, na kinakalkula ang halaga ng output para sa bawat neuron (tukuyin ang antas ng signal). Ang impormasyong ito ay ipinadala sa isang modulator, na nagko-convert ng electrical signal pabalik sa optical. Susunod, ipinadala ito sa susunod na layer ng neural network at ang proseso ay paulit-ulit.
Sa kanilang gawaing siyentipiko, ang mga inhinyero mula sa MIT ang sumusunod na diagram para sa isang layer:
Larawan: / CC NI
Ang bagong AI accelerator architecture ay nangangailangan lamang ng isang input at isang output channel para sa bawat neuron. Bilang isang resulta, ang bilang ng mga photodetector ay katumbas ng bilang ng mga neuron, sa halip na ang kanilang mga weighting coefficient.
Ang diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa iyo upang makatipid ng espasyo sa chip, dagdagan ang bilang ng mga kapaki-pakinabang na landas ng signal at i-optimize ang pagkonsumo ng kuryente. Ngayon ang mga inhinyero mula sa MIT ay gumagawa ng isang prototype na susubok sa mga kakayahan ng bagong arkitektura sa pagsasanay.
Sino pa ang gumagawa ng photonic chips?
Mga pag-unlad ng katulad na teknolohiya Ang Lighteligence ay isang maliit na startup na nakabase sa Boston. Sinasabi ng mga empleyado ng kumpanya na ang kanilang AI accelerator ay magbibigay-daan sa paglutas ng mga problema sa machine learning na daan-daang beses na mas mabilis kaysa sa mga classical na device. Noong nakaraang taon, kinukumpleto ng team ang paggawa ng prototype ng kanilang device at naghahanda na magsagawa ng mga pagsubok.
Gumagana sa larangan ng photonic chips at Cisco. Sa simula ng taon inihayag ng kumpanya startup Luxtera, na nagdidisenyo ng mga photonic chip para sa mga data center. Sa partikular, ang kumpanya ay gumagawa ng mga interface ng hardware na nagbibigay-daan sa iyong direktang ikonekta ang fiber optics sa mga server. Ang diskarte na ito ay nagpapataas ng kapasidad ng network at nagpapabilis ng paglipat ng data. Gumagamit ang mga Luxtera device ng mga espesyal na laser para i-encode ang impormasyon at germanium photodetector para i-decrypt ito.
--ΠΡΠΎ - β Unsplash
Ang iba pang malalaking kumpanya ng IT, tulad ng Intel, ay kasangkot din sa mga optical na teknolohiya. Noong 2016, nagsimula silang gumawa ng sarili nilang optical chips na nag-o-optimize ng paglipat ng data sa pagitan ng mga data center. Kamakailan, ang mga kinatawan ng organisasyon na plano nilang ipatupad ang mga teknolohiyang ito sa labas ng mga data center - sa mga lidar para sa mga self-driving na kotse.
Gamit ang resulta na
Sa ngayon, ang mga teknolohiyang photonic ay hindi matatawag na isang unibersal na solusyon. Ang kanilang pagpapatupad ay nangangailangan ng malaking gastos para sa teknikal na muling kagamitan ng mga data center. Ngunit ang mga pagpapaunlad tulad ng mga binuo sa MIT at iba pang mga organisasyon ay gagawing mas mura ang mga optical chips at malamang na magpapahintulot sa kanila na ma-promote sa mass market para sa mga kagamitan sa data center.
Tayo ay nasa Tinutulungan namin ang mga kumpanya na bumuo ng imprastraktura ng IT at nagbibigay ng pribado at hybrid na serbisyo sa cloud. Ito ang isinusulat namin sa aming corporate blog:
Pinagmulan: www.habr.com