Американские исследователи создали нейронную сеть, использующую фотоны для проведения операций. Данная технология существенно сокращает энергозатраты на процесс обучения и обеспечивает вычисления, близкие к скорости света.
За прошедшие годы исследователи добились значительного прогресса в разработке искусственного интеллекта (Это стало возможным благодаря созданию систем машинного обучения, которое осуществляется нейросетями и частично воспроизводит функциональные возможности мозга.
Современные цифровые процессоры, предназначенные для глубокого обучения, такие как графические или тензорные, не справляются с выполнением сложных вычисления достаточно быстро и с необходимой точностью. Высокопроизводительные системы искусственного интеллекта пока остаются слишком громоздкими для применения в современных компьютерах и смартфонах.
Американские ученые разработали инновационный подход, позволяющий нейронным сетям выполнять вычисления, необходимые для обучения искусственного интеллекта. Для этого они предлагают использовать свет вместо электричества, поскольку, по их мнению, фотонные чипы способны значительно ускорить этот процесс машинного обучения гораздо быстрее и эффективнее. Подробное описание нового подхода опубликовано в журнале Applied Physics Reviews.
«Мы выяснили, что фотонные платформы с встроенной оптической памятью могут выполнять те же самые операции, что и тензорные процессоры. При этом они потребляют меньше энергии и гораздо производительнее. Их можно использовать, чтобы совершать вычисления со скоростью света», — рассказал Марио Мискульо, один из разработчиков, доцент Университета имени Джорджа Вашингтона в США.
Каждый чип включает в себя 16 световодов, соединенных с генераторами света и ячейками памяти. Эти ячейки изменяют свои оптические характеристики под воздействием света или при прохождении электрического тока. Специалисты программируют чипы для пропускания световых лучей, что позволяет выполнять математические вычисления, включая параллельное умножение матриц и обработку данных. В современных процессорах эти операции выполняются последовательно, что предполагает постоянный доступ к кэш-памяти.
Разработчики подчеркивают, что фотонные запоминающие устройства, в отличие от электрооптических модуляторов, способны сохранять информацию без дополнительных затрат энергии. По словам Мискульо, фотонные специализированные процессоры позволяют существенно экономить энергию, уменьшая время отклика и обработки данных.
Результаты испытаний продемонстрировали, что производительность фотонных чипов в 2-3 раза превышает показатели аналогов, доступных на рынке в настоящее время. Их скорость обработки данных может достигать двух петафлопс в секунду, при этом потребление энергии составляет приблизительно 80 ватт, из которых 95% расходуется на обеспечение функционирования чипа, а лишь 5% – на выполнение вычислительных операций.
Специалисты полагают, что фотонные чипы найдут широкое применение в научных исследованиях и при создании электронных устройств, что обусловлено их особыми свойствами. Кроме того, предполагается, что данная разработка окажется полезной не только в области машинного обучения, но и для функционирования сетей 5G и 6G.