4 мин. чтения
11/2/2023 7:30:01 AM

Будущее AI аппаратного обеспечения: ученые представили полностью аналоговый фотоэлектронным чип

Article Preview Image Визуализация полностью аналогического фотоэлектронного чипа.Кредит: Yitong Chen и Qionghai Dai

Компьютерное зрение-это постоянно развивающаяся область искусственного интеллекта, ориентированная на предоставление машин интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира, аналогично тому, как люди воспринимают и обрабатывают изображения и видео.

Это включает в себя такие задачи, как распознавание изображений, обнаружение объектов и понимание сцены.Это делается путем преобразования аналоговых сигналов из окружающей среды в цифровые сигналы для обработки нейронными сетями, что позволяет машинах осмыслить визуальную информацию.Тем не менее, это аналого-цифровое преобразование потребляет значительное время и энергию, ограничивая скорость и эффективность практической реализации нейронной сети.

Предложенный полностью аналогический фотоэлектронный чип, как подробно описано в исследовании, рассматривает это ограничение, объединяя фотонные и электронные вычисления в одном чипе, предлагая новаторское решение для высокоскоростной и энергоэффективной обработки визуальных данных.Результаты исследования опубликованы в природе, а также исследовательский брифинг, обобщающий работу.

Доктор Джиамин Ву, один из авторов исследования, объяснил Phys.org, почему они сосредоточились на оборудованной стороне вещей, сказав: «Наша команда, мотивированная усилением реального воздействия достижений ИИ, давно посвященаДля разработки эффективных аппаратных решений для выполнения ИИ ».

Комбинирование оптических и электронных аналоговых вычислительных модулей в исследовании является ключевым аспектом, поскольку он позволяет исследователям использовать преимущества как света (в форме фотонов), так и электронов в целом.

При этом исследователи рассмотрели практические ограничения фотонных (основанных на свете) вычислениях, таких как сложная реализация оптической нелинейности, значительное энергопотребление ADC и уязвимость к шумам и системным ошибкам.

«Оптический вычислительный модуль, который реализует дифракционную нейронную сеть, сначала используется для извлечения информации и уменьшения размерности данных очень параллельно», - пояснил доктор Ву.Этот процесс высокоэффективен и позволяет извлекать информацию из световых полей высокого разрешения.

«Выход оптического вычислительного модуля затем получается с помощью матрицы фотодиод для генерации индуцированных светом фототоком. Они непосредственно используются для дальнейшего вычисления в электронном аналоговом домене»,-продолжил он.Это бесшовное преобразование позволяет создавать сложные сетевые структуры, повышая общую производительность задачи.

Модуль далее анализирует светогенерированные электрические токи.Примечательно, что это не требует преобразования аналоговых сигналов в цифровые.Эта гибкость в электронных цепях позволяет адаптивные и реконфигурируемые методы обучения, которые необходимы для реальных улучшений производительности.

Исследователи смогли успешно разработать интегрированный фотоэлектронный процессор под названием «всеаналогический чип, комбинирующий электронные и светлые вычисления» или ускорить.

«Используя внутреннюю нелинейность фотоэлектрического эффекта и обработки данных в аналоговом электронном поле без аналого-цифрового преобразования, предложенный всеаналогический фотоэлектронный чип обеспечивает энергоэффективность и скорость вычислений, которые на несколько порядков выше, чем в состоянии состояния.о цифровом процессоре »,-сказал доктор Ву.

Исследователи провели серию тестов, чтобы проверить точность классификации Accel в различных задачах, включая распознавание рукописных чисел, различие предметов одежды и интерпретацию курсивного письма.

В нем отображалась возможность классифицировать изображения с высоким разрешением в пределах 72 наносекунд, подвиг, который бросает вызов границам обычной обработки.Удивительно, но Accel потребляет в 4 миллиона раз меньше энергии, чем лучшая графическая компания, хотя он более чем в 3000 раз быстрее.

Но чип Accel не останавливается на этом.Его адаптируемость распространяется на бессвязные источники света, что делает его универсальным решением с приложениями за пределами ожидаемого.

«По сравнению с высокопроизводительными графическими процессорами, наш все аналоговый фотоэлектронный чип на три порядка более быстрее и на шесть порядков более энергоэффективно. Это делает его подходящим для высокоскоростной обработки в таких приложениях, как промышленные сборочные линии и автономное вождение».

«Более того, благодаря своей исключительной эффективности вычислений и минимальным потребностямбыл сильно ограничен из -за ограниченного источника энергии », - сказал доктор Ву.

Исследователи признают, что, хотя полностью аналоговый фотоэлектрон продемонстрировал высокую мощность и эффективность, все еще есть место для улучшения.

«Хотя ускорение достигла быстрой скорости вычислений и высокой энергоэффективности, все еще есть место для улучшения возможностей обработки этого чипа», - пояснил доктор Ву.

В будущем исследователи надеются исследовать более эффективные архитектуры с фотоэлектроническими вычислениями для выполнения более обширных задач компьютерного зрения и расширить эту технологию на новые алгоритмы искусственного интеллекта, такие как крупные языковые модели (LLMS).

Это текущее исследование направлено на то, чтобы раздвинуть границы аналоговых фотонных технологий для будущих достижений.

Больше информации: Yitong Chen et al., Все-аналоговый фотоэлектронный чип для высокоскоростных задач зрения, Nature (2023).Doi: 10.1038/s41586-023-06558-8

Компьютерное зрение ускоряется с использованием фотонов и электронов, Nature (2023).Doi: 10.1038/d41586-023-02947-1

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Принцип демонстрации 3D магнитной записи о проверке может привести к усилению дисков жестких дисков

4/5/2024 · 4 мин. чтения

Принцип демонстрации 3D магнитной записи о проверке может привести к усилению дисков жестких дисков

Исследователи разрабатывают новую сверхнизкую память о нейроморфных вычислениях

4/5/2024 · 4 мин. чтения

Исследователи разрабатывают новую сверхнизкую память о нейроморфных вычислениях