Новости Hardware

Вместо электронов фотоны: IBM предлагает новые пути для процессоров и ИИ

Современные вычислительные возможности классических процессорных архитектур себя исчерпали, уверены в IBM. Более того, они стали препятствием на пути развития систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Прорыв видится в области развития кремниевой фотоники и вычислений в памяти, когда данные обрабатываются там, где они хранятся. И сегодня в IBM доказали, что они нащупали путь к электронике будущего, в которой вместо электронов по цепям полетят фотоны.

Фотонная матрица IBM в предсталении художника. Источник изображения: IBM Research

Фотонная матрица IBM в представлении художника. Источник изображения: IBM Research

Специалисты IBM совместно с учёными из нескольких стран разработали и реализовали оптическую вычислительную систему для ускорения работы нейронных сетей. В частности, в компании создали «фотонное тензорное ядро», которое способно выполнять так называемую операцию свёртки — математическую операцию над двумя функциями, которая выводит третью функцию — за один временной шаг. Обычно это простое сложение или умножение, но для обработки одного фрагмента данных требуются миллиарды таких операций, поэтому низкие задержки и малое потребление — это жизненно необходимые требования к таким системам.

Выполнение операций над данными в памяти — это дополнительная возможность сэкономить как на потреблении, так и на задержках, поскольку данные не нужно перегонять в процессор и обратно. В разработке IBM данные хранились и обрабатывались в ячейках памяти на основе памяти с фазовым переходом.

Следующий шаг к ускорению обработки данных — это мультиплексирование с разделением по длине волны (WDM). Проще говоря, на блок памяти данные поступали в виде света с разной длиной волны. Подобный подход позволяет как расширить канал передачи данных (частотное расширение), так и проводить операции над фотонным потоком данных параллельно. Там, где электроны текли в цепи последовательно, фотонные цепи допускают параллельное течение данных и одновременную обработку каждого из потоков. Это колоссальное ускорение обработки данных!

В качестве эксперимента была создана матрица 9 × 4 с максимум четырьмя входными векторами на временной шаг, каждый из которых передавался в виде светового излучения со своей длиной волны. Для операций MAC (умножение-накопление) матрица показала производительность 2 TOPS/с на скорости модуляции 14 ГГц. В IBM рассчитывают, что предложенная схемотехника поможет достичь производительности фотонных схем с вычислениями в памяти значений на уровне PetaMAC/с на мм2 (тысячи триллионов операций MAC), что на три порядка выше современных значений на уровне 1 TOPS/мм2 для текущей электроники.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Google выпустила приложение для подключения специальных аквабоксов к Google Камере 38 мин.
Страх и ненависть в Окмонте: разработчики The Sinking City обвинили Nacon во взломе игры и выпуске пиратской версии 45 мин.
NetApp поможет Aston Martin в разработке для Формулы-1 стратегии, основанной на данных 2 ч.
Слухи: разработчики Dead Island 2 решили отказаться от выпуска игры на консолях прошлого поколения 3 ч.
Акции Zoom подскочили после удачного финансового отчёта и планов на следующий год 3 ч.
Инвесторы TON потребовали от Павла Дурова возместить десятки миллионов долларов убытков 3 ч.
После отстранения от разработки Vampire: The Masquerade — Bloodlines 2 по Hardsuit Labs прокатилась волна увольнений 3 ч.
Видео: фанаты склеили попавший в Сеть трейлер Elden Ring и выяснили его назначение 4 ч.
В PS Store началась раздача Ratchet & Clank — игру можно присвоить себе навсегда 5 ч.
Консольная версия Rust получила тизер-трейлер к старту закрытой «беты» 5 ч.