amerikali
Yeni Üye
Elektronlar yerine Fotonlar: İlk ışık işlemcileri AI'yı verimli bir şekilde çalıştırır
Yapay zekanın artan karmaşıklığı geleneksel elektronik bilgisayarlara meydan okuyor ve daha fazla enerji yiyor. Veri işleme için elektrik yerine ışık kullanan fotonik, umut verici bir alternatif sunar.
İki bağımsız araştırma ekibi, bilgi işlem gücünü artırmak ve enerji tüketimini azaltmak için fotonik işlemciler sunmuştur. Bundan önce, sadece ölçütler gibi basit gösteriler, ancak gelişmiş AI modelleri fotonik işlemciler üzerinde çalışmadı. Çalışma Nature dergisinde yayınlandı.
Fotonik bilgi işlem
Klasik işlemciler ve GPU hızlandırıcılarında veri hareketleri çok fazla enerjiye mal oluyor. Operasyon için elektrik maliyetleri nedeniyle, bu sadece pahalı değil, aynı zamanda ayrıntılı olarak da soğuması için – tüm enerji atık ısı şeklinde çıkarılmalıdır, bu da daha fazla enerjiye mal olur.
Fotonik veya optik hesaplamada, daha az atık ısı ortaya çıkar; Verimlilik potansiyel olarak artar. Aynı zamanda farklı zorluklar ortaya çıkar. İkili değerler 0 ve 1 yerine, fotonik bilgisayarlar olası değerlerin sürekli bir spektrumunu kullanır. Yani temel bir yeniden düşünmeye ihtiyacınız var. Diğer şeylerin yanı sıra, Intel ve Nvidia bu nedenle karışık bir yaklaşım izler: CPU'lar ve GPU'lar her zamanki gibi dahili olarak hesaplanır, ancak birbirleriyle optik olarak veri alışverişi yaparlar.
Dartmouth College'dan araştırmacı Anthony Rizzo, doğaya eşlik eden bir yorumda “Fotonik bilgisayarlar onlarca yıldır geliştirilmiştir, ancak bu gösteriler nihayet ışık potansiyelini daha güçlü ve daha güçlü ve enerji verimli bilgisayar sistemleri oluşturmak için kullanabileceğimiz anlamına gelebilir.”
Işıklı
California'dan Nicholas Harris çevresindeki Lightmatter ekibi, AI modellerini verimli ve yüksek doğrulukla uygulayan bir fotonik işlemci geliştirdi. Lightmatter CEO'su Nicholas Harris, “Bilgisayar tarihinde ilk kez, mevcut elektronik sistemler kadar karmaşık, gerçekçi görevler yapabilen transistörlere dayanmayan bir teknoloji gösterdik.”
Yazarlar, fotonik işlemcilerinin Bert gibi ilerici AI modellerini gerçekleştirebileceğini ve elektronik işlemcilerle karşılaştırılabilir bir doğrulukla sıfırlayabildiğini göstermektedir. Ayrıca bir dizi uygulama yapabilir: Shakespeare benzeri metinler oluşturur, film incelemelerini sınıflandırır ve “Pac-Man” oynar. İşlemcinin görevlerin verdiği görevleri ne kadar iyi yönettiği türe bağlıdır: görüntü sınıflandırmaları durumunda, geleneksel bir işlemcinin doğruluğunun yüzde 90'ına ulaşır ve doğal dilde herhangi bir sorunuz varsa sadece yüzde 30'dur.
Çalışmaya dahil olmayan Friedrich Schiller Üniversitesi Jena'dan akıllı fotonik sistemler için genç profesör Mario Chemnitz şöyle diyor: “Doğrudan geleneksel bir bilgisayar mimarisinde bulunan tek bir bilgisayar mimarisinde işlevsel olarak etkileşime giren elektronik ve optik bileşenlerin miktarı benzersizdir ve fotonik bilgisayar alanına önemli bir teknolojik adım işaret eder.”
Hesaplıyor: Yeni fotonik işlemci, NVIDIA'nın sondan bir önceki amper üretiminden A100 GPU hızlandırıcısından üç kat daha hızlı ve on kat daha fazla enerji tasarrufludur.
Bununla birlikte, girişimin sistemini tam olarak açıklamadığını ve bu nedenle yayının, teknolojiyi nihayetinde değerlendirmek için teknolojinin derinliğinin derinliğini içermediğini fark eder. Ayrıca, dijital altyapının ortasında analog (yani optik) donanım arasındaki hala yetersiz doğruluk ve tutarsızlıkta temel bir sorun görüyor.
Işık
Buna bakılmaksızın, LightTelligence ekibi Singapur'dan Pace adında fotonik bir hızlandırıcı geliştirdi. Bu, karmaşık kombinatoryal optimizasyon problemlerini etkili bir şekilde çözmeyi amaçlamaktadır. Testlerde PACE, NVIDIA'dan gelen geleneksel GPU'lara kıyasla büyük ölçüde azalmış bir gecikme gösterdi. Düşük gecikme özellikle verileri gerçek zamanlı olarak işlemekle ilgilidir.
PACE, 16.000'den fazla fotonik bileşenden oluşur, 1 GHz'e kadar yüksek hızlı hesaplamalar sağlar ve küçük devrelerden veya bireysel fotonik bileşenlerden 500 kat daha az minimum gecikme gösterir.
Her iki ekip de sistemlerinin ölçeklenebilir olduğunu, ancak optik veri işleme avantajlarından yararlanmak için daha fazla optimizasyona ihtiyaç duyduğuna dikkat çekiyor.
(spa)