Das MIT hat die Architektur des neuen Photonenprozessors entwickelt. Dies erhöht die Effizienz optischer neuronaler Netze im Vergleich zu ähnlichen Geräten um das Tausendfache.
Der Chip reduziert den Stromverbrauch des Rechenzentrums. Wir erzählen, wie es angeordnet ist.
Fotos - Ildefonso Polo - UnsplashWarum brauchen wir eine neue Architektur?
Optische neuronale Netze sind schneller als herkömmliche Lösungen mit elektronischen Komponenten. Licht
erfordert keine Isolierung der Signalwege, und Laserströme können ohne gegenseitige Beeinflussung durcheinander hindurchtreten. Somit können alle Signalwege gleichzeitig funktionieren, was eine hohe Datenrate gewährleistet.
Es gibt jedoch ein Problem: Je größer das neuronale Netzwerk ist, desto mehr Energie verbraucht es. Um dieses Problem zu lösen, werden spezielle Beschleunigerchips (AI-Beschleuniger) entwickelt, die die Datenübertragung optimieren. Sie skalieren jedoch nicht so gut, wie wir es gerne hätten.
Die Lösung des Problems der Energieeffizienz und Skalierung optischer Chips wurde am MIT aufgegriffen und
eine neue Architektur des Photonenbeschleunigers eingeführt, die den Stromverbrauch des Geräts um das Tausendfache reduziert und mit zig Millionen Neuronen arbeitet. Die Entwickler sagen, dass die Technologie in Zukunft in Rechenzentren Anwendung finden wird, die mit komplexen intelligenten Systemen und Algorithmen für maschinelles Lernen interagieren und Big Data analysieren.
Was ist sie?
Der neue Chip basiert auf einer optoelektronischen Schaltung. Die übertragenen Daten werden weiterhin mit optischen Signalen codiert, aber für die Matrixmultiplikation wird eine ausgeglichene Homodynerkennung verwendet (
S. 30 ). Dies ist eine Technik, mit der Sie ein elektrisches Signal basierend auf zwei optischen Signalen erzeugen können.
Zur Übertragung von Lichtimpulsen mit Informationen über die Eingangs- und Ausgangsneuronen wird ein Signalpfad verwendet. Daten über die Gewichte von Neuronen kommen dagegen über getrennte Kanäle. Alle "divergieren" entlang der Gitterknoten von Homodyn-Fotodetektoren, die den Ausgabewert für jedes Neuron berechnen (den Signalpegel bestimmen). Diese Informationen gehen dann an einen Modulator, der das elektrische Signal wieder in optisch umwandelt. Als nächstes geht es zur nächsten Schicht des neuronalen Netzwerks und der Prozess wiederholt sich.
In ihrer wissenschaftlichen Arbeit geben Ingenieure vom MIT
das folgende Schema für eine einzelne Schicht an:
Bild: Optische neuronale Netze im großen Maßstab basierend auf photoelektrischer Multiplikation / CC BYDie neue Architektur des AI-Beschleunigers erfordert nur einen Eingangs- und einen Ausgangskanal für jedes Neuron. Infolgedessen ist die Anzahl der Fotodetektoren gleich der Anzahl der Neuronen und nicht deren Gewicht.
Mit einer solchen Auslösung können Sie Platz auf dem Chip sparen, die Anzahl der nützlichen Signalwege erhöhen und den Stromverbrauch optimieren. Jetzt erstellen Ingenieure vom MIT einen Prototyp, der die Fähigkeiten der neuen Architektur in der Praxis testet.
Wer entwickelt noch photonische Chips?
Eine ähnliche Technologie
wird von Lightelligence, einem kleinen Startup aus Boston, entwickelt. Mitarbeiter des Unternehmens geben an, dass mit ihrem KI-Beschleuniger maschinelle Lernaufgaben hunderte Male schneller gelöst werden können als mit klassischen Geräten. Letztes Jahr hat das Team den Prototyp seines Geräts fertiggestellt und sich auf die Durchführung von Tests vorbereitet.
Arbeitet auf dem Gebiet der photonischen Chips und von Cisco. Anfang dieses Jahres gab das Unternehmen den
Kauf eines Startups namens Luxtera bekannt, das photonische Chips für Rechenzentren entwickelt. Insbesondere stellt das Unternehmen Hardwareschnittstellen her, mit denen Sie Glasfaser direkt mit Servern verbinden können. Dieser Ansatz erhöht die Netzwerkbandbreite und beschleunigt die Datenübertragung. Luxtera-Geräte verwenden spezielle Laser zur Codierung von Informationen und Germanium-Fotodetektoren zur Entschlüsselung.
Fotos - Thomas Jensen - UnsplashAndere große IT-Unternehmen wie Intel sind ebenfalls an optischen Technologien beteiligt. Bereits 2016 begannen sie mit der Herstellung eigener optischer Chips, die die Datenübertragung zwischen Rechenzentren optimieren. Vor kurzem
sagten Vertreter der Organisation
, dass sie planen, diese Technologien außerhalb von Rechenzentren zu implementieren - in Lidars für unbemannte Fahrzeuge.
Was ist das Ergebnis?
Bisher kann die photonische Technologie nicht als universelle Lösung bezeichnet werden. Ihre Implementierung erfordert hohe Kosten für die technische Umrüstung von Rechenzentren. Entwicklungen wie die, die am MIT und in anderen Organisationen entwickelt werden, werden optische Chips jedoch billiger machen und es ihnen höchstwahrscheinlich ermöglichen, auf dem Massenmarkt für Rechenzentrumsgeräte „gefördert“ zu werden.
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