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光子芯片似乎极大地提高了AI处理的速度

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一组12博下载app人员 最近将光子处理器应用于人工智能 应用,证明光子处理器可以极大地 超越了常规电子芯片的信息处理能力。

12博下载app团队开发了一种新的芯片架构和方法,该方法在单个设备中结合了数据存储和数据处理功能。芯片由相变材料制成(类似于DVD中使用的材料)。光子(基于光的)处理器用于生产可以高速执行计算的计算机芯片,并且在最近发表的一项12博下载app中 性质, 该12博下载app团队能够证明,由于它们具有快速并行处理信息的能力,因此与传统的电子芯片相比,这些新芯片能够大大改进。

矩阵向量乘法

许多最先进的AI应用程序背后的神经网络都是通过矩阵矢量乘法来运行的。12博下载app团队创建了一个基于硬件的加速系统,该系统可以并行执行这些乘法。光学芯片充分利用了不同波长的光不会相互干扰的事实,这意味着它们可用于并行进行计算。该12博下载app团队依靠EPFL开发的“频率梳”,将其用作光源,为光子芯片提供各种波长。

EPFL的Tobias Kippenberg教授率先开发了频率梳。肯彭堡(Kippenburg)是这项12博下载app的主要作者之一,也是明斯特大学(MünsterUniversity)的合著者Wolfram Pernice。根据Pernice的说法,基于光的处理器可以加速计算中涉及的计算密集型任务 机器学习与Tensor处理单元(TPU)和最先进的GPU等专用硬件相比,以更高的速度进行计算。

神经网络训练

在设计并制造了光子芯片之后,12博下载app人员通过在旨在识别手写数字的神经网络上对其进行测试,从而使其步伐得以调整。神经网络训练过程利用了芯片支持的波长复用,并且能够实现比以前更高的数据速率和计算密度。

正如12博下载app的主要作者,明斯特大学12博下载app生Johannes Feldmann所解释的那样 通过TechXplore:

“输入数据与一个或多个滤镜之间的卷积运算(例如可以突出显示照片中的边缘)可以很好地转移到我们的矩阵体系结构中。利用光进行信号传输使处理器能够通过波长多路复用执行并行数据处理,这导致更高的计算密度,并且仅需一个时间步就可以进行许多矩阵乘法。”

这项工作之所以引人注目,是因为它可以在大型数据集上训练神经网络,而这可能只是训练网络所需时间的一小部分。随着大数据变得越来越大,物联网和智能设备的日益普及使数据膨胀,数据科学家将需要新的方法来尽可能地缩短对大型数据集的训练时间。传统的电子设备通常在低GHz范围内运行,而光调制速度可以达到50 GHz至100 GHz范围。

该12博下载app可能对诸如云计算,医学成像和自动驾驶汽车等应用具有重要意义,这些应用都需要具备尽快处理来自多个来源的大量数据的能力。

这项12博下载app项目是由皮特大学,德国明斯特大学,英格兰的埃克塞特大学和牛津大学,IBM苏黎世以及瑞士的ÉcolePolytechniqueFédérale(EPFL)组成的国际12博下载app人员团队合作的结果。

专门从事以下工作的Blogger和程序员 Machine Learning Deep Learning 话题。 Daniel希望帮助他人将AI的力量用于社会公益。