Cipuri de procesor bazate pe lumină Învățarea pre-mașină

Reprezentarea schematică a unui procesor multiplicator de matrice care funcționează în lumină. Împreună cu un pieptene optic de frecvență, fasciculul de ghidare a undelor permite prelucrarea datelor în mai multe paralele. Credit: WWU / AG Pernice

Echipa internațională de cercetători folosește rețele fotonice pentru a recunoaște modelul.

În era digitală, traficul de date crește într-un ritm exponențial. Cerințele pentru puterea de calcul pentru aplicațiile în inteligență artificială, cum ar fi recunoașterea modelului și a cuvintelor în special, sau pentru vehiculele cu autoconducere, depășesc adesea capacitățile procesorelor computerizate convenționale. Lucrând împreună cu o echipă internațională, cercetătorii de la Universitatea din Münster dezvoltă noi abordări și arhitecturi de proces care pot face față acestor sarcini extrem de eficient. Au arătat acum că așa-numitele procesoare de fotoni, cu care datele sunt prelucrate de lumină, pot procesa informații mult mai rapid și în paralel – lucru pe care cipurile electronice nu sunt capabile să îl facă. Rezultatele au fost publicate în jurnal Natură.

Context și metodologie

Procesoarele bazate pe lumină pentru accelerarea sarcinilor în domeniul învățării automate permit procesarea sarcinilor matematice complexe la viteze extrem de rapide (10¹² -10¹⁵ operațiuni pe secundă). Cipurile convenționale, cum ar fi plăcile grafice sau hardware-ul specializat, cum ar fi Google TPU (Tensor Processing Unit), se bazează pe transferul electronic de date și sunt mult mai lente. Echipa de cercetători condusă de Prof. Wolfram Pernice de la Institutul de Fizică și Centrul pentru Nanostiințe Blânde de la Universitatea din Münster a implementat un accelerator hardware pentru așa-numitele multiplicări matriciale, care reprezintă sarcina principală de procesare în calculul rețelelor neuronale. Rețelele neuronale sunt o serie de algoritmi care simulează creierul uman. Acest lucru este util, de exemplu, pentru clasificarea obiectelor în imagini și pentru recunoașterea cuvintelor.

Cercetătorii au combinat structuri fotonice cu materiale de schimbare de fază (PCM) ca elemente de stocare eficiente din punct de vedere energetic. PCM-urile sunt utilizate în mod obișnuit cu DVD-uri sau discuri BluRay în stocarea optică a datelor. În noul procesor, acest lucru face posibilă stocarea și conservarea elementelor matricei fără a fi nevoie de o sursă de alimentare. Pentru a efectua multiplicări matriciale în mai multe seturi de date în paralel, fizicienii Münster au folosit un pieptene de frecvență bazat pe cipuri ca sursă de lumină. Un pieptene de frecvență oferă o varietate de lungimi de undă optice care sunt procesate independent unul de celălalt pe același cip fotonic. Ca urmare, permite procesarea datelor paralelă prin calcularea simultană a tuturor lungimilor de undă – cunoscută și sub numele de multiplexare a lungimilor de undă. „Studiul nostru este primul care aplică un pieptene de frecvență în domeniul rețelelor neuronale artificiale”, spune Wolfram Pernice.

În experiment, fizicienii au folosit o așa-numită rețea neuronală convoluțională pentru a recunoaște numerele scrise de mână. Aceste rețele sunt un concept în domeniul învățării automate inspirat de procesele biologice. Acestea sunt utilizate în principal în prelucrarea imaginilor sau a datelor audio, deoarece în prezent obțin cea mai mare precizie de clasificare. „Operațiunea convoluțională între datele date și unul sau mai multe filtre – care poate fi un accent de margini într-o fotografie, de exemplu – poate fi foarte bine transferată în arhitectura matricei noastre”, explică Johannes Feldmann, autorul principal al studiului. . „Folosirea luminii pentru a transmite semnalul permite procesorului să efectueze prelucrarea paralelă a datelor prin înmulțirea lungimii de undă, ceea ce duce la o densitate de calcul mai mare și multiplicarea matricei efectuate într-un singur pas de timp. Spre deosebire de electronica tradițională, care funcționează de obicei în intervalul GHz scăzut, viteza de modulare optică poate fi atinsă la viteze cuprinse între 50 și 100 GHz. „Acest lucru înseamnă că procesul permite rata de date și densitatea de calcul, adică operații în zona procesorului, care nu au fost realizate până acum.

Rezultatele au o gamă largă de aplicații. În domeniul inteligenței artificiale, de exemplu, mai multe date pot fi procesate simultan, economisind energie. Utilizarea rețelelor neuronale mai mari permite predicții mai precise și până acum inaccesibile și o analiză mai precisă a datelor. De exemplu, procesoarele de fotoni susțin estimarea unor cantități mari de date în diagnosticele medicale, de exemplu în datele 3D de înaltă rezoluție produse în metode de imagistică speciale. Aplicații suplimentare sunt în zonele vehiculelor cu conducere automată, care depind de evaluarea rapidă și rapidă a datelor senzorilor și a infrastructurii IT, cum ar fi cloud computing, care oferă spațiu de stocare, alimentarea computerului sau software pentru aplicații.

Pentru mai multe informații despre această cercetare, citiți AI pentru adulți de la procesoare convoluționale paralele bazate pe lumină.

Referință: „Prelucrare paralelă convoluțională utilizând un nucleu de tensiune fotonică integrată” de J. Feldmann, N. Youngblood, M. Karpov, H. Gehring, X. Li, M. Stappers, M. Le Gallo, X. Fu, A Lukashchuk, AS Raja, J. Liu, CD Wright, A. Sebastian, TJ Kippenberg, WHP Pernice și H. Bhaskaran, 6 ianuarie 2021, Natură.
DOI: 10.1038 / s41586-020-03070-1

Parteneri de cercetare: Pe lângă cercetătorii de la Universitatea Münster, au fost implicați și oameni de știință de la Universitățile Oxford și Exeter din Anglia, Universitatea din Pittsburgh, SUA, École Polytechnique Fédérale (EPFL) din Lausanne, Elveția și laboratorul de cercetare IBM din Zurich.

Finanțare: Studiul a primit sprijin financiar din partea proiectului UE „FunComp” și a Consiliului European de Cercetare (Grantul ERC „PINQS”).

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Apneea obstructivă în somn este frecventă la persoanele cu tulburări cognitive – este tratabilă

O tulburare de somn tratabilă în mod obișnuit la persoanele cu probleme de gândire și memorie. Apnee obstructivă în somn - respirația se oprește de...

Oamenii de știință dezvăluie cheia creșterii musculare adecvate

Analiza imunofluorescenței unui grup de celule stem proliferante asociate cu fibre musculare (gri). Celulele stem produc Dll1 (roșu) și MyoD (verde). Două...

ExoMars Orbiter surprinde fermitatea la locul de aterizare al craterului Mars Jezero

ESA-Roscosmos Trace Gas Orbiter a observat vehiculul NASA Perseverance Mars 2020, împreună cu o parașută și o carapace spate, un scut termic și o...

Reglarea cuantică în grafen avansează era comunicațiilor fără fir Terahertz de mare viteză

Tunelare cuantică. Credit: Daria Sokol / Biroul de presă MIPT Oamenii de știință de la MIPT, Universitatea Pedagogică de Stat din Moscova și Universitatea...

Utilizarea moleculelor vibrante pentru a investiga proprietățile undelor materiei

Ionii moleculari HD + (perechi de puncte galbene și roșii) într-o capcană de ioni (gri) sunt iradiați de o undă laser (roșu). Acest...

Newsletter

Subscribe to stay updated.