Физики МГУ оценили потенциал фотонных процессоров для нейросетей

Ученые провели полный численный анализ, чтобы оценить производительность и энергоэффективность фотонных процессоров при решении задач нейросетевых вычислений. Об исследовании сообщает пресс-служба МГУ.

Специалисты лаборатории нейроморфной фотоники физического факультета МГУ уточнили потенциальные возможности фотонных вычислительных систем и оценили их работоспособность. Ранее такие оценки строились исключительно на основе экстраполяции данных, полученных в простейших экспериментальных моделях с небольшим числом элементов и не давали нужно точности.

Бурное развитие искусственных нейросетей и их активное применение в самых разных задачах — от обработки изображений до генерации текста и видео — требует все более мощных и эффективных вычислительных решений. Современные процессоры сталкиваются с ограничениями: высокое энергопотребление, значительное тепловыделение и архитектурные узкие места.

Фотонные процессоры потенциально могут преодолеть эти ограничения. Распространение света не сопровождается тепловыми потерями, а сама архитектура обеспечивает высокопараллельную обработку данных. Это открывает путь к заметному снижению энергозатрат при одновременном росте вычислительной мощности.

Мы исследовали одну из частных и наиболее перспективных реализаций фотонного процессора — ее выгодно отличает использование оптической памяти (т.н. халькогенидных стекол) для представления чисел в процессоре, что позволяет отойти от традиционной архитектуры фон Неймана и хранить данные для вычислений напрямую в процессоре.

Григорий Колосов, инженер лаборатории нейроморфной фотоники физического факультета МГУ и один из авторов исследования

Ученые представили каждый элемент процессора в виде матрицы электрического и оптического отклика, что позволило смоделировать работу всей системы. Сравнивая соотношение мощности сигнала и шума, исследователи пришли к выводу, что максимальный размер одного ядра фотонного процессора, обеспечивающий стабильную работу, составляет 15×15 элементов оптической памяти.

Этот результат показывает, что ранее опубликованные оценки возможностей оптических вычислений были завышены. Однако даже с этим ограничением фотонный процессор способен достигать производительности до 4 тераопераций в секунду (ТОПС) на одно ядро при энергопотреблении менее 1 Ватта. Это делает его одним из самых энергоэффективных решений для обучения и работы нейросетей.


Читать далее:

Ученые в тупике: «Уэбб» засек невозможный свет в галактике

Живые клетки обрабатывают информацию в миллиарды раз быстрее, чем считалось ранее

Вселенная внутри черной дыры: наблюдения «Уэбба» подтверждают странную гипотезу

Иллюстрация на обложке: designed by vecstock — Freepik.com, сведения о лицензии

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Российский алгоритм для анализа белков обогнал зарубежные аналоги по скорости и точности
Новости
России к 2030 году понадобятся миллионы специалистов по ИИ
Новости
Американки массово вшивают «лифчик» прямо в грудь: как работает технология
Новости
Темные фабрики: будущее промышленности без человека
Мнения
Астрономы открыли рекордно далекую от звезды суперземлю
Космос
Датские ученые омолодили стволовые клетки, изменив их «диету»
Наука
Биологи описали стратегии любви у мышей: защищаться или «странствовать»
Наука
Якутские инженеры создали боевого «Скорпиона» для битвы роботов
Новости
Количество DDoS-атак удвоилось в первом квартале 2025 года
Новости
Сдвиг поверхности земли при землетрясении зафиксировали из космоса
Космос
Не так уж жарко: выяснилось, какая погода была на Марсе в прошлом
Космос
Целый океан исчез на Земле: как это изменило историю нашей планеты
Наука
Минцифры запускает эксперимент с ИИ на «Госуслугах»: что он будет делать
Новости
Сжигать жир можно с помощью мыслей: как это работает
Наука
Маркетплейсы превратили шопинг в зависимость: как не потратить свои деньги
Наука
ChatGPT научили материться, как сантехника Валеру из Омска
Новости
Написать научный труд в эпоху нейросетей: как сделать ИИ помощником?
Мнения
Следы «долгожданной» черной дыры нашли в соседней галактике
Космос
В Анапе испытали устройство для сбора мазута со дна моря
Наука
Филиппинские физики создали дешевые жидкие линзы из обычной воды
Наука