Исследователи из Университета Аалто продемонстрировали «однократные» тензорные вычисления, используя естественное поведение света для выполнения операций, которые обычно нагружают графические процессоры.
Исследователи продемонстрировали новый метод оптических вычислений, позволяющий выполнять сложные тензорные операции за один проход света. Это достижение может кардинально изменить подход к обработке данных современными системами искусственного интеллекта и снизить растущую нагрузку на традиционное цифровое оборудование.
Тензорные операции сегодня лежат в основе практически всех задач искусственного интеллекта. Графические процессоры с ними хорошо справляются, но резкий рост объёма данных выявил ограничения по скорости, энергоэффективности и масштабируемости.
Это давление побудило международную группу под руководством доктора Юфэна Чжана из Университета Аалто выйти за рамки электронных схем.
Группа разработала метод «однократных тензорных вычислений», использующий физические свойства света для обработки данных. Световые волны несут в себе амплитуду и фазу.
Команда закодировала цифровую информацию в эти свойства и позволила волнам взаимодействовать в процессе их распространения. Это взаимодействие выполняет те же математические операции, что и системы глубокого обучения.
«Наш метод выполняет те же виды операций, с которыми справляются современные графические процессоры, например, свертки и слои внимания, но делает это со скоростью света», — говорит доктор Чжан.
Он добавляет, что система позволяет избежать электронного переключения, поскольку оптические операции происходят естественным образом в процессе распространения.
Многоволновой подход расширяет возможности
Исследователи усовершенствовали этот метод, добавив несколько длин волн света. Каждая длина волны действует как отдельный вычислительный канал, что позволяет системе параллельно обрабатывать тензорные операции более высокого порядка.
Чжан сравнивает этот процесс с работой таможни, где каждая посылка проходит множество проверок. «Представьте, что вы таможенник, который должен проверить каждую посылку с помощью множества машин с разными функциями, а затем отсортировать её по нужным контейнерам», — объясняет он.
Полная цитата продолжается аналогией об объединении посылок и машин в один этап. Команда утверждает, что это отражает то, как их «оптические крючки» соединяют каждый вход с соответствующим выходом за одну операцию.
Ещё одно преимущество — простота. Взаимодействие происходит пассивно. Вычисления не требуют внешней схемы управления. Это снижает энергопотребление и упрощает интеграцию системы.
Профессор Чжипэй Сунь, руководитель группы фотоники в Aalto, говорит, что этот метод работает на многих оптических платформах. «В будущем мы планируем интегрировать эту вычислительную структуру непосредственно в фотонные чипы, что позволит процессорам на основе света выполнять сложные задачи искусственного интеллекта с чрезвычайно низким энергопотреблением», — говорит он.
Путь к использованию в промышленности
Команда ожидает, что технология вскоре будет внедрена в коммерческое оборудование. Доктор Чжан говорит, что цель — внедрить метод на платформах, разработанных крупными компаниями. Он оценивает интеграцию в течение трёх-пяти лет.
Исследователи утверждают, что такие системы могут ускорить выполнение задач ИИ в областях, где требуется обработка данных в режиме реального времени.
К ним относятся визуализация, большие языковые модели и научное моделирование. Оптические методы также обещают снижение энергопотребления, что вызывает всё большую озабоченность по мере развития моделей ИИ.
«Это позволит создать новое поколение оптических вычислительных систем, которые значительно ускорят выполнение сложных задач ИИ во множестве областей», — заключает Чжан.
Исследование опубликовано в журнале Nature Photonics.
Sourse: interestingengineering.com
