Новый чип для вычислений со скоростью света

В США создан аналоговый фотонный ИИ-ускоритель, использующий свет для вычислений Чип разработан учеными факультета инженерии и прикладных наук Пенсильванского университета для выполнения сложных математических операций без использования электричества. Он может служить сопроцессором для GPU в машинном обучении. Исследователи протестировали ИИ-ускоритель на матричном умножении и продемонстрировали потенциал для создания крупномасштабных вычислительных платформ. Изготовление чипа основано на технологии создания волноводов и линз на кремниевой пластине, что позволяет выполнять математические вычисления со скоростью света. Мы из будущего

Разработан чип, делающий возможными вычисления со скоростью света Новый кремниево-фотонный чип разработали в США. Для выполнения сложных вычислений он использует не электричество, а световые волны. Разработка уже готова к применению в графических процессорах и серийному производству. Платформу для вектор-матричного умножения создали ученые из Университета Пенсильвании. В ее основе — свет и кремний. Вместо того чтобы использовать кремниевые пластины одинакового размера, исследователи взяли пластины с углублениями на 150 нм. Из-за этого происходят перепады высоты, которые позволяют распространять световые волны по микрочипу без добавления других материалов. Благодаря этому же становятся возможны математические расчеты со скоростью света. Также исследователи считают, что компьютеры, работающие на такой технологии, не получится взломать. Все из-за того что все вычисления осуществляются одновременно и необходимости в хранении секретной информации в рабочей памяти компьютера нет. Популярная механика

Новый тип чипов позволяет производить вычисления со скоростью света Инженерами из Пенсильвании разработан кремниево-фотонный чип. Его главная особенность заключается в том, что он использует световые волны вместо электричества для выполнения сложных вычислений. Для чипов характерны радикальное ускорение обработки данных и уменьшение расхода энергии. Такие свойства особенно актуальны при обучении систем искусственного интеллекта. Взаимодействие световых волн с кремнием представляет собой один из возможных путей создания компьютеров, превосходящих современные чипы. Последние, по сути, основаны на заложенных в 1960-е годы принципах. Кроме того, новые чипы надежнее защищают данные. Информация не хранится в памяти компьютера, поскольку вычисления выполняются одновременно. Пилотная модель чипов уже готова к коммерческому производству. Ожидается, что она будет адаптирована для графических процессоров, спрос на которые резко возрос в связи с интересом к ИИ.

Ученые Самарского университета им. Королёва в кооперации с Национальным центром физики и математики создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора. Об этом пишет информационный портал ТАСС . ℹ Скорость обработки информации в устройстве близка к рекордной у подобных процессоров – более пяти квадриллионов 5,3 10¹⁵ бит в секунду. Устройство работает на основе новой, фотонной компонентной базы, в которой информация передаётся частицами света фотонами , а не электронами, как в привычных вычислителях. Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объёмных видеопотоках. «Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объёму массивы информации», – пояснил Роман Скиданов, профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королёва.

Математические вычисления со скоростью света Учёные из Пенсильванского университета создали новый кремниево-фотонный чип, который использует световые волны вместо электричества для выполнения сложных математических операций. Он может быть использован как сопроцессор для GPU в машинном обучении. Разработчики объясняют, что, протравливая кремний, они создают систему линзирования, позволяющую чипу выполнять математические операции со скоростью света. В ходе экспериментов учёные продемонстрировали возможность работы чипа с матрицами различных размеров, включая 10x10. Это открывает перспективы для создания крупномасштабных аналоговых вычислительных платформ на основе световых волн. Источник

Разработан чип, делающий возможными вычисления со скоростью света Новый кремниево-фотонный чип разработали в США. Для выполнения сложных вычислений он использует не электричество, а световые волны. Разработка уже готова к применению в графических процессорах и серийному производству. Платформу для вектор-матричного умножения создали ученые из Университета Пенсильвании. В ее основе — свет и кремний. Вместо того чтобы использовать кремниевые пластины одинакового размера, исследователи взяли пластины с углублениями на 150 нм. Из-за этого происходят перепады высоты, которые позволяют распространять световые волны по микрочипу без добавления других материалов. Благодаря этому же становятся возможны математические расчеты со скоростью света. Также исследователи считают, что компьютеры, работающие на такой технологии, не получится взломать. Все из-за того что все вычисления осуществляются одновременно и необходимости в хранении секретной информации в рабочей памяти компьютера нет

Ученые Самарского университета им. Королёва в кооперации с Национальным центром физики и математики создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора. Об этом пишет информационный портал ТАСС . ℹ Скорость обработки информации в устройстве близка к рекордной у подобных процессоров – более пяти квадриллионов 5,3 10¹⁵ бит в секунду. Устройство работает на основе новой, фотонной компонентной базы, в которой информация передаётся частицами света фотонами , а не электронами, как в привычных вычислителях. Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объёмных видеопотоках. «Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объёму массивы информации», – пояснил Роман Скиданов, профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королёва.

Создан образец рекордно быстрого аналогового фотонного процессора Система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров #новости #обзор #ПромДракон

Специалисты Самарского университета им. Королёва представили демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора. Устройство работает на основе фотонной компонентной базы, в которой информация передаётся частицами света фотонами , а не электронами, как в привычных вычислителях. Скорость обработки информации в процессоре близка к рекордной у подобных устройств: более пяти квадриллионов 5,3 10¹⁵ бит в секунду #наука #техника

Ученые НЦФМ создали аналоговый фотонный процессор с высокой производительностью Демонстрационный образец изготовили специалисты Самарского университета им. Королева. Работы ведутся в рамках научной программы Национального центра физики и математики НЦФМ . Процессор работает на основе новой, фотонной компонентной базы. Информация передается частицами света фотонами , а не привычными электронами. Скорость обработки информации — 5,3 × 10^15 бит в секунду. Процессор позволяет распознавать огромные массивы данных уже сегодня. По проекту, производительность машины будет рекордной и достигнет 10^21 операций в секунду. Опытный образец изготовят в 2025 году. «Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных. Надежность распознавания в ходе первых экспериментов составила 93,75%», — рассказал ученый НЦФМ доктор физико-математических наук Роман Скиданов. #новости #НЦФМ