Создан фотонный процессор для ИИ со скоростью вычислений в триллион долларов

Исследователи из Сиднейского университета разработали прототип нанофотонного чипа, который может выполнять вычисления для систем искусственного интеллекта, используя свет вместо электричества. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.

Центры обработки данных, в которых работают крупные модели искусственного интеллекта, требуют большого количества энергии и больших систем охлаждения, поскольку движение электронов по проводам создает сопротивление и выделяет тепло. Это ограничивает скорость и масштабируемость инфраструктуры.

Свет заменяет электроны

В нанофотонном чипе электрические сигналы заменяются светом. Фотоны проходят через наноструктуры толщиной всего от 50 до 200 нанометров — в тысячи раз тоньше человеческого волоса — и выполняют вычисления во время путешествия.

Архитектура чипа имитирует работу нейронной сети человеческого мозга.

«Мы переосмыслили, как можно использовать фотонику для создания энергоэффективных и сверхбыстрых процессоров для искусственного интеллекта», — говорит профессор Сяоке Йи, руководитель группы фотоники в Школе электротехники и вычислительной техники.

Физическая структура чипа играет роль искусственных нейронов: свет, проходя через наноструктуры, выполняет функции распознавания образов и классификации данных. Этот подход позволяет объединить аппаратные вычисления и нейронную обработку без промежуточной электронной обработки.

Тестирование на медицинских данных

Чтобы протестировать прототип, исследователи научили чип классифицировать более 10 000 биомедицинских изображений, включая МРТ груди, грудной клетки и живота. Как показали лабораторные эксперименты и моделирование, фотонная нейронная сеть достигла точности от 90 до 99%.

Каждый расчет выполнялся в пикосекундном масштабе времени. Это доказывает, что физическая интеграция нейронной сети в нанофотонные структуры возможна и эффективна и не ограничивается программным моделированием на обычных процессорах.

Энергетические преимущества и масштабирование

Использование света позволяет значительно снизить выделение тепла и потребление энергии, поскольку фотон проходит сквозь материал без сопротивления. Это снижает нагрузку на электросети и системы охлаждения, которые являются ограничениями при расширении центров искусственного интеллекта.

Исследовательская группа уже более десяти лет разрабатывает способы применения фотоники в вычислительных и сенсорных системах. Следующим шагом является создание более крупных фотонных нейронных сетей, способных обрабатывать сложные наборы данных, модели и реальные приложения в медицине и промышленности.

Если технология станет популярной, фотонные чипы смогут частично заменить или дополнить традиционные процессоры, предоставляя небольшие, быстрые и энергоэффективные решения для искусственного интеллекта. Это может повлиять на развитие автономных систем, медицинской диагностики и других областей, где скорость обработки данных и экономия энергии имеют решающее значение.

"Искусственный интеллект все больше ограничивается энергопотреблением. Легкие нейронные вычисления открывают возможности для новых сверхбыстрых и энергоэффективных ускорителей искусственного интеллекта", - добавляет профессор Сяоке И.

Таким образом, нанофотонные чипы не только ускоряют вычисления, но и снижают энергопотребление, создавая перспективу масштабирования ИИ без увеличения потребления электроэнергии и затрат на охлаждение.