Китайцы разработали процессор для машинного зрения, который в 3000 раз быстрее и в 4 млн раз эффективнее современного GPU

Учёные из китайского университета Цинхуа разработали полностью аналоговый фотоэлектронный чип ACCEL, который обещает совершить революцию в задачах высокоскоростного машинного зрения. Чип, сочетающий электронные и оптические технологии, способен продемонстрировать беспрецедентную энергоэффективность и высочайшую скорость вычислений для задач машинного зрения. В этой сфере новый чип радикально превосходит современные графические процессоры.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook Pro 16 HUNTER 2025. Для игр? Для работы? Для игр и работы!

Обзор планшета HUAWEI MatePad 11,5'' (2025): апгрейд без бликов

В чем уникальность зум-камеры HUAWEI Pura 80 Ultra?

Ноутбуки HONOR MagicBook: технологии, дизайн и производительность для любых задач

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Pro: разумный флагман с мощнейшей камерой

Источник изображения: Pixabay

Традиционные процессоры обладают ограниченной скоростью вычислений и потребляют колоссальное количество энергии при решении задач машинного зрения, таких как распознавание изображений для автономного вождения, робототехники и медицинской диагностики. Эти задачи требуют обработки изображений с высоким разрешением, точной классификации и сверхнизкой задержки.

Чип ACCEL реализует преимущества развивающейся области фотонных вычислений, которые используют свет для обработки информации. Интегрируя дифракционные оптические аналоговые вычисления (OAC) и электронные аналоговые вычисления (EAC) в одном чипе, ACCEL достигает замечательной энергоэффективности и скорости вычислений.

Метод OAC использует управление световыми волнами посредством дифракции для кодирования и обработки информации. При помощи интерференционных паттернов, создаваемых светом, вычисления производятся аналоговым способом, обрабатывая данные непрерывно, а не дискретными цифровыми шагами. Метод EAC использует электронные компоненты для манипулирования непрерывными физическими величинами. Вместо работы с цифровыми сигналами в виде нулей и единиц, EAC использует постоянно меняющиеся аналоговые сигналы.

Архитектура ACCEL / Источник изображения: Tsinghua University

Оба метода дают преимущества для определённых видов вычислений и способствуют разработке задач высокоскоростного зрения.

ACCEL при обработке изображений не требует АЦП для преобразования изображения, напрямую используя для вычислений фототоки, индуцированные светом, что приводит к значительному сокращению задержек. ACCEL достигает системной энергоэффективности 74,8 пета-операций в секунду на ватт, что более чем на три порядка выше, чем у современных графических процессоров. Скорость вычислений достигает 4,6 пета-операций в секунду, при этом более 99 % вычислений выполняются оптически.

Благодаря интеграции оптоэлектронных вычислений и адаптивного обучения ACCEL достигает конкурентоспособной точности классификации объектов в различных задачах. Новый чип продемонстрировал точность 85,5 %, 82,0 % и 92,6 % для задач Fashion-MNIST, 3-классовой классификации ImageNet и задач распознавания покадрового видео соответственно. Примечательно, что ACCEL демонстрирует высокую надёжность даже в условиях низкой освещённости, что делает его пригодным для портативных устройств, автономного вождения и промышленных применения.

Сравнение скорости и энергоэффективности ACCEL с традиционными методами / Источник изображения: Tsinghua University

Сверхнизкое энергопотребление нового чипа значительно снижает тепловыделение, открывая путь дальнейшему совершенствованию и миниатюризации. В отличие от традиционных оптоэлектронных цифровых вычислительных систем, ACCEL гибко сочетает дифракционные оптические вычисления и электронные аналоговые вычисления, а его архитектура обеспечивает масштабируемость, нелинейность и высокую адаптируемость.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature, исследователи заявили: «Разработка вычислительной системы, основанной на совершенно новом принципе, является огромной задачей. Однако ещё более важно успешно реализовать эту вычислительную архитектуру следующего поколения в реальные приложения, отвечающие важнейшим потребностям общества».

В рецензии на исследование, опубликованной в журнале Nature's Research Briefing, эксперты высказали убеждение, что «ACCEL может позволить этим архитектурам сыграть роль в нашей повседневной жизни гораздо раньше, чем ожидалось».

Всё новое — это, несомненно, хорошо забытое старое. Самым первым аналоговым вычислительным устройством является хорошо знакомая старшему поколению логарифмическая линейка.

Источник изображения: myruler.ru

Другим известным примером аналоговых вычислительных устройств является настольная аналоговая вычислительная машина МН-7, разработанная в далёком 1955 году. Она успешно решала обыкновенные дифференциальные уравнения до 6-го порядка. Не менее успешно при помощи подобных машин создавались математические модели физических процессов, что использовалось при решении задач АСУ ТП.

Источник изображения: computerra.ru

В аналоговой вычислительной машине (АВМ) мгновенному значению исходной переменной величины ставится в соответствие мгновенное значение другой величины, часто отличающейся от исходной физической природой и масштабным коэффициентом. Каждой элементарной математической операции, как правило, соответствует физический закон, устанавливающий математические зависимости между физическими величинами на выходе и входе (например, закон Ома).

Особенности представления исходных величин и построения алгоритмов предопределяют большую скорость работы АВМ и простоту программирования, но ограничивают область применения и точность получаемого результата. АВМ отличается малой универсальностью (алгоритмическая ограниченность) — при решении задач другого класса необходимо перестраивать структуру машины и число решающих элементов.

А теперь мы становимся свидетелями того, как в мире, казалось бы, победивших цифровых технологий, вновь начинают находить применение аналоговые вычисления, вышедшие на новый уровень развития.