В США представили новую концепцию обработки большого массива данных. Для этого они используют модель на основе ИИ, которая работает с помощью света в виде ускорителя.
Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона и компании Optelligence LLC разработали оптический нейросетевой ускоритель, он может обрабатывать большие объемы информации — несколько петабайт в секунду. Эта инновация, использующая массивный параллелизм, позволит улучшить сразу множество технологий, которые могут полагаться на оптическую обработку сигналов — автономные автомобили, 5G сети, центры обработки данных, медицинскую диагностику, безопасность данных.
Ученые объяснили, что современное оборудование, такое как графические процессоры и ускорители тензорных процессоров, частично решают проблему обработки большого массива данных, но они с трудом справляются с последовательной обработкой данных. Оптические альтернативы электронному оборудованию помогут ускорить процесс обучения за счет упрощения обработки информации не итерационным способом.
Чтобы добиться прорыва в оптической машинной системе обучения, исследователи заменили модуляторы пространственного света на цифровые зеркальные технологии, тем самым создав систему, которая в 100 раз быстрее. Неитерационная синхронизация и быстрая программируемость позволяет этой оптической машинной системе обучения превосходить даже самые современные графические процессоры в несколько раз.
В отличие от аналогов, где информация обрабатывается последовательно, в этом процессоре используется оптика Фурье, которая позволяет упрощать стандартные процессы нейронной сети, используя возможности цифрового зеркала.
Читать также
Посмотрите на самые красивые снимки «Хаббла». Что увидел телескоп за 30 лет?
В России создали прочный материал из мусора для покрытия дорог
В метеоритах находят внеземную жизнь. Что о ней известно и откуда она?