От квадрата до куба: обработка аппаратного обеспечения для ИИ в 3D

Художественный рендеринг фотонного чипа с данными, кодирующими легкую, так и частотную частоту.Кредит: Б.Донг / Оксфордский университет.

Обычная эффективность обработки компьютерных чипов удваивается каждые 18 месяцев, но мощность обработки, требуемая современными задачами ИИ, в настоящее время удваивается примерно каждые 3,5 месяца.Это означает, что новые вычислительные парадигмы срочно необходимы для удовлетворения растущего спроса.

Одним из подходов является использование света вместо электроники - это позволяет выполнять несколько расчетов параллельно, используя разные длины волн для представления различных наборов данных.Действительно, в начальной работе, опубликованной в журнале Nature в 2021 году, многие из тех же авторов продемонстрировали форму интегрированного фотонного чипа обработки, которая могла бы выполнять матрицу векторного умножения (важная задача для приложений ИИ и машинного обучения) на скорости, намного опережающихСамые быстрые электронные подходы.Эта работа привела к рождению компании Photonic AI Labs, вывода из Оксфордского университета.

Теперь команда пошла дальше, добавив дополнительное параллельное измерение в способность обработки чипов мультипликатора фотонного матрикса.Эта «более высокая» обработка включена путем использования нескольких различных радиочастот для кодирования данных, что способствует параллелизму на уровень, далеко за пределами этого ранее достигнутого.

В качестве тестового случая команда применила свое новое оборудование к задаче оценки риска внезапной смерти от электрокардиограмм пациентов с болезнями сердца.Они смогли успешно проанализировать 100 сигналов электрокардиограммы одновременно, определив риск внезапной смерти с точностью 93,5%.

Исследователи также подсчитали, что даже при умеренном масштабировании 6 выходов × 6 этот подход может превзойти современные электронные процессоры, что потенциально обеспечивает 100-кратное повышение энергоэффективности и плотность вычислений.Команда ожидает дальнейшего улучшения в вычислении параллелизма в будущем, используя больше степени свободы света, таких как поляризация и мультиплексирование мод.

Первый автор доктор Боуэй Донг из Департамента материалов, Университет Оксфорда, сказал: «Мы ранее предполагали, что использование света вместо электроники может увеличить параллелизм только с помощью различных длин волн, но тогда мы поняли, что использование радиочастот для представления данных открывается.Еще одно измерение, обеспечивающее сверхбыст была параллельной обработки для развивающегося аппаратного обеспечения AI ».

Профессор Хариш Бхаскаран, факультет материалов, Оксфордский университет и соучредитель Labs Labs, который руководил работой, сказал: «Это захватывающее время, чтобы провести исследования в области искусственного искусства в фундаментальном масштабе, и эта работа является одним из примеровТо, что мы предполагали, было ограничением, может быть еще более превзойденным ».

Больше информации: Более высокая обработка с использованием фотонного тензорного ядра с данными непрерывного времени, Nature Photonics (2023).Doi: 10.1038/s41566-023-01313-x