`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тимур Ягофаров

Оптическая обработка данных соперничает с CPU и GPU

+35
голосов

Французский стартап LightOn предложил оригинальную технологию на базе оптики, производительность которой в задачах машинного обучения и ИИ соперничает не только с CPU, но и с графическими процессорами.

Команда разработчиков, объединившаяся в стартап LightOn, предложила использовать аналоговую обработку данных в больших матрицах с помощью чипов DMD. Суть используемого ими алгоритма описывается в публикации, появившейся в научном журнале Computer Science в 2015 году. На его базе они построили оптический процессорный модуль (OPU, Optical Processing Unit). В его состав входит чип DMD с массивом микро-зеркал, на который поступает свет лазера. После кодирования световой поток проходит через пленку с функцией случайного рассеивания. Результирующий поток поляризуется и фиксируется видеокамерой для дальнейшей передачи в компьютер.
Оптическая обработка данных соперничает с CPU и GPU
Предложенный метод позволяет выполнять параллельную обработку очень больших матриц. Современные чипы DMD позволяют оперировать с матрицами размером 1000х1000. По оценкам разработчиков, предложенный ими способ является в 6 раз более производительным, чем GPU. Причем, энергоэффективность OPU впятеро выше, чем GPU. А бенчмарки на базе нейросетей показывают превышение скоростных показателей OPU по сравнению с современными CPU с большим объемом памяти в невероятные 200 раз.
Оптическая обработка данных соперничает с CPU и GPU
По замыслу LightOn, предложенная этим стартапом технология OPU будет предлагаться в виде облачного сервиса LightOn Cloud, который станет доступным в бета-режиме начиная с весны 2018 года. Созданный для этого сервиса API будет работать с PyTorch и Scikit-Learn, ведутся работы и над совместимостью с TensorFlow.

+35
голосов

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT