У MIT розробили архітектуру нового фотонного процесора. Він підвищить ефективність роботи оптичних нейромереж у тисячу разів порівняно з аналогічними пристроями.
Чіп скоротить обсяги електрики, що споживаються ЦОД. Розповідаємо, як він улаштований.
фото - - Unsplash
Навіщо потрібна нова архітектура
Оптичні нейромережі працюють швидше за традиційні рішення, що використовують електронні компоненти. Світло ізоляції сигнальних шляхів, а лазерні потоки здатні проходити один через один без взаємного впливу. Таким чином, всі сигнальні шляхи можуть одночасно функціонувати, що забезпечує високий темп передачі даних.
Але є проблема — що більше розмір нейромережі, то більше енергії вона споживає. Для вирішення цієї проблеми розробляють спеціальні чіпи-прискорювачі (AI accelerators), які оптимізують передачу даних. Проте вони масштабуються негаразд добре, як хотілося б.
Вирішенням проблеми енергоефективності та масштабування оптичних чіпів зайнялися в MIT та нову архітектуру фотонного прискорювача, яка скорочує енергоспоживання пристрою у тисячу разів та працює з десятками мільйонів нейронів. Розробники кажуть, що у перспективі технологія знайде застосування у дата-центрах, які взаємодіють із комплексними інтелектуальними системами та алгоритмами машинного навчання, а також займаються аналізом великих даних.
Що вона собою являє
Новий чіп побудований на основі оптоелектронної схеми. Дані, як і раніше, кодуються оптичними сигналами, але для матричного перемноження використовується балансне гомодинное детектування (). Це техніка, яка дозволяє сформувати електричний сигнал на основі двох оптичних.
Для передачі світлових імпульсів з інформацією про вхідні та вихідні нейрони використовується один сигнальний шлях. Дані про ваги нейронів, навпаки, надходять окремими каналами. Всі вони розходяться по вузлах сітки гомодинних фотодетекторів, які обчислюють вихідне значення для кожного нейрона (визначають рівень сигналу). Потім ця інформація надходить у модулятор, який перетворює електричний сигнал назад на оптичний. Далі він вирушає на наступний шар нейронної мережі і процес повторюється.
У своїй науковій роботі інженери з MIT наступну схему для одного шару:
зображення: / CC BY
Нова архітектура AI-прискорювача вимагає лише одного вхідного та одного вихідного каналу для кожного нейрона. В результаті кількість фотодетекторів прирівнюється до нейронів, а не їх вагових коефіцієнтів.
Такий похід дозволяє заощадити місце на чіпі, збільшити кількість корисних сигнальних шляхів та оптимізувати енергоспоживання. Наразі інженери з MIT створюють прототип, який дозволить протестувати можливості нової архітектури на практиці.
Хто ще розробляє фотонні чіпи
Розробками схожої технології Lightelligence – невеликий стартап із Бостона. Співробітники компанії кажуть, що їхній AI-прискорювач дозволить вирішувати завдання машинного навчання в сотні разів швидше за класичні пристрої. Минулого року команда завершувала створення прототипу свого пристрою та готувалася до проведення тестів.
Працює у сфері фотонних чіпів та Cisco. На початку року компанія оголосила про стартапа Luxtera, що проектує фотонні чіпи для центрів обробки даних. Зокрема, компанія виробляє апаратні інтерфейси, які дозволяють підключати оптоволокно безпосередньо до серверів. Такий підхід підвищує пропускну спроможність мереж та прискорює передачу даних. Пристрої Luxtera використовують спеціальні лазери для кодування інформації та германієві фотодетектори для її дешифрування.
фото - - Unsplash
Займаються оптичними технологіями інші великі ІТ-компанії, наприклад Intel. Ще у 2016 році вони почали виробляти власні оптичні чіпи, що оптимізують передачу даних між дата-центрами. Нещодавно представники організації , Що планують впроваджувати ці технології за межами центрів обробки даних - у лідерах для безпілотних автомобілів.
Що в підсумку
Поки що фотонні технології не можна назвати універсальним рішенням. Їх використання вимагає великих витрат за технічне переоснащення дата-центрів. Але розробки, подібні до тих, що розвивають у MIT та інших організаціях, зроблять оптичні чіпи дешевше і швидше за все дозволять «просунути» їх на масовому ринку обладнання для ЦОД.
Ми в допомагаємо компаніям розвивати IT-інфраструктуру та надаємо послуги приватної та гібридної хмари. Ось про що ми пишемо в корпоративному блозі:
Джерело: habr.com