92% за полнаносекунды: MIT интегрирует нейронную сеть в фотонный процессор
Исследователи создали чип глубокого машинного обучения на основе света.
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и других организаций разработали полностью интегрированный фотонный процессор, который может выполнять ключевые вычисления глубокой нейронной сети через оптический путь непосредственно на чипе.
Современные модели глубокого обучения становятся настолько сложными, что достигают пределов возможностей традиционного электронного оборудования. Фотонные устройства, использующие свет для вычислений, предлагают более быструю и энергоэффективную альтернативу, однако до сих пор они не способны выполнять все виды нейросетевых вычислений. Нелинейные операции требуют использования внешней электроники, что замедляет процесс и увеличивает затраты энергии.
Новое устройство решает эту проблему. При тестировании фотонный процессор выполнил ключевые расчеты задачи классификации менее чем за полнаносекунды.достигая точности более 92%, что сопоставимо с производительностью традиционного оборудования.
Чип состоит из взаимосвязанных модулей, образующих оптическую нейронную сеть. Он производится с использованием промышленных процессов производства микросхем, что открывает возможности для масштабирования технологии и интеграции ее в электронику.
Работа системы основана на кодировании параметров модели глубокой нейронной сети в свете. Программируемые светоделители выполняют матричное умножение входных данных, а нелинейные оптические функциональные блоки (NOFU) реализуют нелинейные функции. Для этого они направляют небольшую часть света на фотодиоды, которые преобразуют оптические сигналы в электрический ток. Такой подход снижает энергопотребление и позволяет избежать использования внешних усилителей.
Фотонная система демонстрирует точность более 96% во время обучения и точность более 92% во время вывода. Все ключевые операции выполняются менее чем за полсекунды.
Устройство построено на стандартной инфраструктуре и производственных процессах, используемых для производства CMOS-чипов, что делает возможным массовое производство с минимальными отклонениями.
Фотонный процессор имеет потенциал для применения в сложных вычислительных задачах, таких как лидарные системы, исследования в области астрономии и физики элементарных частиц, а также высокоскоростные телекоммуникации. Это также может быть полезно для обработки данных в реальном времени.
Дальнейшие исследования будут включать масштабирование устройства и интеграцию его в реальные системы, включая камеры и телекоммуникационное оборудование. Также будут изучены алгоритмы, которые могут максимизировать преимущества фотонной обработки данных. Это открывает совершенно новые возможности для современной электроники и искусственного интеллекта нового поколения.
Проект частично финансировался Национальным научным фондом США, Управлением научных исследований ВВС США и NTT Research.
