Кейсы 14 июня 2017

Оптический чип для ИИ оказался в тысячу раз эффективнее кремниевого

Далее

Исследователи из Массачусетского технологического института создали процессор для глубокого обучения, работающий на оптическом чипе. Такой чип требует в тысячу раз меньше энергии, чем традиционные CPU и GPU, и лучше справляется с некоторыми задачами.

По словам профессора Марина Солжасика, одного из двенадцати авторов исследования, опубликованного в научном журнале Nature Photonics, многие ученые раньше уже заявляли о создании оптических компьютеров, однако они «оказывались непригодными на практике». Новая система, которую разработали исследователи, «применима для некоторых задач глубокого обучения», пишет издание MIT News.

Проблема, которую решает новое устройство, которое ученые назвали «программируемым нанофотонным процессором», — низкая эффективность традиционных компьютерных чипов (CPU и GPU) в выполнении некоторых задач при обучении нейронных сетей, например, умножении матриц. Разработанный учеными оптический чип способен мгновенно производить такие вычисления при практически нулевом расходовании энергии: в основе технологии лежит множество световых лучей, взаимодействующих между собой таким образом, что их волны создают определенные интерферограммы, которые передают результат проводимой операции.

«Естественное преимущество использования света для операций матричного умножения играет большую роль в ускорении вычислений и экономии энергии, потому что интенсивные матричные умножения являются наиболее энергоемкой и затратной по времени частью алгоритмов искусственного интеллекта», — говорит профессор Йихен Шен и один из автор исследования.

«Мозг — многомерная структура, в которой вплоть до 11 измерений»

Ранее кремниевый фотонный микрочип также создали ученые из Принстонского университета. Скорость вычислений такого чипа при решении дифференциальных уравнений в три раза превышает вычислительную мощность традиционных компьютерных чипов.