新しい AI プロセッサーは文字通り光の速さで計算します

時 人工知能 起動すると文字通り光の速さで動作します。の研究グループ 清華大学 それを提示した 光学特徴抽出エンジン (OFE2）は、電気の代わりに光を使用するプロセッサであり、これまで不可能と考えられていた処理速度を実現します。このデバイスは 12.5 GHz で動作し、コンピューターが人工知能アプリケーションのデータを処理する方法を再定義することが期待されています。

ロボット手術から高頻度の金融取引に至るまで、最新の AI アプリケーションは、大量のデータの迅速な分析に依存しています。しかし、従来の電子プロセッサは物理的な限界に達し始めています。待ち時間とエネルギー消費の増加は、さらなる進歩の阻害要因となっています。

この解決策は、古い物理学の知人から得られたようです。 光。光学コンピューティング (電子の代わりに光子を使用して数学的演算を実行する技術) が力強く復活しつつあります。 テクノロジー 最先端。研究者らは、これを、エネルギー損失を最小限に抑え、実質的に遅延をゼロにして、複数の操作を同時に実行できる能力であると考えています。

ただし、10 GHz を超える周波数でのこのような計算に安定したコヒーレントな光場を実装することは、非常に困難であることが判明しています。これはまさに教授のチームが克服できた障害です ホンウェイ・チェン で 清華大学、精度、安定性、速度を組み合わせた革新的なアーキテクチャを作成します。

OFE2 の革新性は、データの準備と処理の方法にあります。位相コヒーレンスを失わずに高速の並列光信号を送信することは、光コンピューティングにおける最大の技術的ハードルの 1 つです。ほとんどの光ファイバー ソリューションは、光の位相に不要な変化を引き起こし、計算の精度に影響を与えます。

彼のチーム チェン 一つ描く 完全に統合されたオンチッププラットフォーム 調整可能な電力分配器と高精度の遅延ラインを備えています。このシステムはシリアル データを同期光チャネルに変換し、統合されたフェーズド アレイによりコンピューティング プロジェクトの種類に応じて OFE2 を動的に再プログラムできます。

データが準備されると、データは光屈折装置を通過します。この装置は基本的にベクトル行列乗算表のように機能しますが、電気信号の代わりに光波を使用する点のみが異なります。これらの波は相互作用して、特定の出力に特徴的な明るい「スポット」を作成します。適切な位相制御により、OFE2 は、受信データの変化を詳細に「読み取る」方法で光の焦点を合わせることができます。

OFE2 は 12.5 GHz で動作し、1 つの動作を完了します。 行列ベクトル計算全体をわずか 250.5 ピコ秒で実行、視覚情報の世界新記録となるパフォーマンスです。チェン氏が指摘するように、この成果は「統合光屈折計算の新しいベンチマークを設定し、実世界のアプリケーションで 10 GHz の壁を打ち破る»。

研究者らはさまざまなシナリオでシステムをテストしました。画像処理では、 OFE2 は、物体の輪郭を正確に検出し、画像分類を大幅に改善する「レリーフ」マップを作成することができました。 CT スキャンからのデータ分析などの医療アプリケーションでは、 OFE2 電子リソースの要件を削減しながら、機器の位置特定精度が向上しました。言い換えれば、光学処理とデジタル処理を組み合わせたシステムは、純粋な電子モデルよりも高速でエネルギー効率が高いことが証明されています。

しかし、おそらく、新しいプロセッサの最も印象的なアプリケーションは、 高速株取引。清華チームが使用したのは、 OFE2 リアルタイムの市場データを処理し、直接売買の意思決定を行います。最適化された戦略でトレーニングされた後、システムは受信した価格シグナルを即座にアクションに変換し、一貫した収益を確保しました。そして、これらすべてを 光の速度。

彼のパフォーマンス OFE2 光コンピューティングは現在、実験室を離れて商用アプリケーションに移行できるほど成熟していることを示しています。最も要求の厳しい処理段階を、電力を大量に消費する電子チップからフォトニック システムに移すことで、人工知能はより高速かつ効率的になり、同時により環境に優しいものになることができます。

チェン氏が指摘するように、私たちが提示する開発は、統合光コンピューティングを新たなレベルに押し上げ、画像認識や医療支援から金融テクノロジーに至るまで、データ集約型サービスにコンピューティング能力を提供します。»。同氏のチームは、大規模なデータ処理を必要とする組織とのパートナーシップを受け入れる用意があると述べている。

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