Ученые из Университета Цинхуа разработали оптический механизм OFE2 для ускорения вычислений в ИИ

За пределами электроники использование света для ускорения вычислений Ученые работают над технологиями в которых наиболее интенсивные вычислительные задачи переносятся с энергозатратной электроники на сверхбыструю фотонику с низким энергопотреблением что приводит к появлению нового поколения систем искусственного интеллекта принимающих решения в режиме реального времени Многие современные приложения на основе искусственного интеллекта ИИ такие как хирургическая робототехника и финансовая торговля в режиме реального времени зависят от способности быстро извлекать ключевые характеристики из потоков необработанных данных В настоящее время этот процесс сдерживается традиционными цифровыми процессорами Физические ограничения обычной электроники не позволяют сократить время ожидания и увеличить пропускную способность необходимые для новых сервисов интенсивно использующих данные Ответ на этот вопрос может заключаться в использовании возможностей света Оптические вычисления то есть использование света для выполнения сложных вычислений могут значительно ускорить извлечение признаков В частности оптические дифракционные операторы представляющие собой пластинчатые структуры которые выполняют вычисления по мере прохождения через них света являются весьма перспективными благодаря своей энергоэффективности и способности к параллельной обработке Однако на практике заставить эти системы работать на скорости выше 10 ГГц остаётся технической проблемой В основном это связано с трудностями поддержания стабильного когерентного света необходимого для оптических вычислений Чтобы решить эту проблему исследовательская группа возглавляемая профессором Хунвэем Ченом из Университета Цинхуа Китай разработала замечательное решение Как сообщается в Advanced Photonics Nexus они разработали механизм извлечения оптических объектов получивший название OFE2 который выполняет извлечение оптических объектов для различных практических применений Подробнее russianelectronics ru za predelami elektroniki ispolzovanie sveta dlya uskoreniya vychislenij фотоника новостиэлектроники

Исследователи из Университета Цинхуа только что создали нечто что может навсегда изменить работу искусственного интеллекта оптический механизм извлечения признаков OFE2 Вместо электричества как обычные чипы он обрабатывает данные с помощью света достигая невероятной скорости в 12 5 ГГц Это означает что он может выполнять сложные вычисления искусственного интеллекта всего за 250 пикосекунд фактически со скоростью света Система оснащена передовыми чиповыми модулями которые подготавливают и обрабатывают данные исключительно в оптическом диапазоне что делает её быстрее эффективнее и значительно менее энергоёмкой по сравнению с традиционными процессорами В ходе испытаний она повысила точность распознавания изображений и даже мгновенно принимала торговые решения в режиме реального времени Это может стать огромным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта работающего на свете а не на электричестве

Исследователи из Tsinghua University разработали первый в мире оптический вычислительный модуль OFE² Optical Feature Extraction Engine это устройство которое использует для вычислений фотоны вместо электронов Световые сигналы проходят через систему дифракционных элементов и модуляторов где их фазы и амплитуды изменяются так чтобы реализовать нужные математические операции Основная фишка тут в том что свет распространяется гораздо быстрее и за счет этого чип работает на более высокой частоте не перегревается требует меньше энергии и времени И да это все еще исследовательская темка но в статье уже показали как чип работает на абсолютно реальной задаче image feature extraction То есть на нем уже можно покрутить вполне осязаемую сегментацию например И все происходит полностью на оптическом домене без каких либо гибридных вычислений Результаты получаются сопоставимые с электронными CNN модулям но при этом OFE² потребляет в сотни раз меньше энергии и выполняет операции в 1000 раз быстрее Вопрос возможности массовой применимости остается открытым конечно но на уровне идеи звучит здорово Статья