🥇新型光子芯片将有助于降低数据中心的能耗

麻省理工学院开发了一种新型光子处理器的架构。与类似设备相比，它将把光学神经网络的效率提高一千倍。

该芯片将减少数据中心的耗电量。我们会告诉您它是如何运作的。

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为什么我们需要新的架构？

光学神经网络比使用电子元件的传统解决方案更快。光不需要信号路径隔离，激光流能够相互通过，互不影响。通过这种方式，所有信令路径可以同时运行，从而实现高数据传输速率。

但有一个问题——神经网络越大，消耗的能量就越多。为了解决这个问题，正在开发特殊的加速器芯片（人工智能加速器）来优化数据传输。然而，它们的扩展效果并不如我们所希望的那样。

麻省理工学院解决了光学芯片的能源效率和缩放问题已提交一种新的光子加速器架构，可以将设备的功耗降低一千倍，并与数千万个神经元一起工作。开发人员表示，未来该技术将应用于与复杂智能系统和机器学习算法交互的数据中心，并分析大数据。

新芯片建立在光电电路的基础上。传输的数据仍然采用光信号编码，但采用平衡零差检测进行矩阵乘法（页面30）。这项技术允许您根据两个光信号生成电信号。

单一信号通路用于传输带有输入和输出神经元信息的光脉冲。相反，神经元权重的数据来自不同的渠道。它们全部“发散”到零差光电探测器网格的节点，这些节点计算每个神经元的输出值（确定信号电平）。然后，该信息被发送到调制器，调制器将电信号转换回光信号。接下来，它被发送到神经网络的下一层并重复该过程。

在他们的科学工作中，麻省理工学院的工程师带领下图为一层：

新的人工智能加速器架构只需要每个神经元一个输入和一个输出通道。因此，光电探测器的数量等于神经元的数量，而不是它们的加权系数。

这种方法可以帮助您节省芯片空间、增加有用信号路径的数量并优化功耗。现在，麻省理工学院的工程师正在创建一个原型，以在实践中测试新架构的功能。

类似技术的发展 занимается Lightelligence 是一家位于波士顿的小型初创公司。公司员工表示，他们的人工智能加速器解决机器学习问题的速度比传统设备快数百倍。去年，该团队完成了设备原型的创建并准备进行测试。

从事光子芯片和思科领域的工作。公司年初宣布购买初创公司 Luxtera，为数据中心设计光子芯片。特别是，该公司生产的硬件接口允许您将光纤直接连接到服务器。这种方法增加了网络容量并加快了数据传输速度。 Luxtera 设备使用特殊激光器对信息进行编码，并使用锗光电探测器对其进行解密。

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其他大型 IT 公司，例如英特尔，也涉足光学技术。早在 2016 年，他们就开始生产自己的光学芯片，以优化数据中心之间的数据传输。近日，该组织代表告诉他们计划在数据中心之外实施这些技术——在自动驾驶汽车的激光雷达中。

到目前为止，光子技术还不能称为通用解决方案。它们的实施需要大量费用用于数据中心的技术重新装备。但麻省理工学院和其他组织正在开发的技术将使光学芯片变得更便宜，并且很可能使它们进入数据中心设备的大众市场。

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来源： habr.com