| 0 |
|
Традиционные компьютерные архитектуры имеют невысокую эффективность в приложениях искусственного интеллекта. Характерные для нейросетей задачи требуют многократного перемножения плотных матриц, что оборачивается большими затратами машинного времени даже для самых современных процессоров и GPU.
Новый подход к таким вычислениям, основанный на использовании света вместо электричества, разработала группа из 12 исследователей в Массачусетском технологическом институте (MIT).
Как заявил участник работы и соавтор посвящённой ей статьи в Nature Photonics, профессор Марин Солячич (Marin Soljacic), на сегодняшний день фотонные компьютеры в целом не оправдали возлагавшихся на них больших надежд, однако созданная его командой оптическая нейросистема вполне пригодна для глубокого обучения в ряде практических приложений.
«Этот чип после настройки может выполнять перемножение матриц, в принципе, с нулевым расходом энергии и почти мгновенно, — сообщил профессор. — Мы продемонстрировали необходимые строительные блоки, но ещё не законченную систему».
Объясняя принцип его работы, Солячич указывает, что даже самая обычная оптическая линза по сути выполняет очень сложное вычисление — так называемое преобразование Фурье. В новом чипе — программируемом нанофотонном процессоре — световые лучи подвергаются более общим преобразованиям, которые, тем не менее, основаны на том же принципе. Их интерференция даёт картину, которая является результатом требуемой операции.
По сравнению с традиционной архитектурой оптические чипы могут выполнять типичные алгоритмы искусственного интеллекта намного быстрее и используя в тысячу раз меньше энергии.
В качестве концептуальной демонстрации, на базе прототипа программируемого нанофотонного процессора была реализована элементарная нейросеть для распознавания на слух четырёх базовых гласных. Даже с такой элементарной нейросистемой авторы смогли добиться 77%-й точности распознавания. У традиционных нейросетей точность может достигать 90%, но исследователи MIT не видят принципиальных преград к масштабированию их системы для улучшения результатов.
В окончательном виде, масштабируемый нанофотонный процессор сможет также применяться для высокопроизводительной обработки сигналов при передаче аналоговых данных без преобразования их в цифровой вид, использоваться в автономных машинах и дронах — везде, где существует потребность в сложных вычислениях при нехватке энергии или времени.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
