Vědci vyvinuli nejvýkonnější neuromorfní procesor pro umělou inteligenci

V rámci významného pokroku v oblasti umělé inteligence (AI) mezinárodní tým výzkumníků vedený Swinburne University of Technology vyvinul nejvýkonnější neuromorfní procesor pro AI. Procesor funguje při ohromující rychlosti více než 10 bilionů operací za sekundu (TeraOps/s), což znamená, že může zpracovat ultra-velké datové sady.

Práce byla publikována v časopise Nature.

Tým vedený profesorem Davidem Mossem, Dr. Xingyuanem Xuem a profesorem Arnanem Mitchellem z RMIT University urychlil výpočetní rychlost a zpracování dat. Podařilo se jim vytvořit optický neuromorfní procesor, který může fungovat více než 1 000krát rychleji než předchozí procesory. Systém může také zpracovat ultra-velké obrazové soubory, což je důležité pro rozpoznávání obličejů, neboť předchozí optické procesory selhaly v tomto ohledu.

Profesor Moss je ředitelem Optického vědeckého centra Swinburne a byl jmenován jedním z nejlepších australských výzkumníků v oblasti fyziky a matematiky v oboru optiky a fotoniky časopisem The Australian.

“Tento průlom jsme dosáhli pomocí ‘optických mikro-kombinací’, stejně jako jsme ohlásili světový rekord internetové datové rychlosti v květnu 2020,” řekl.

Ostatní nejlepší procesory a mikro-kombinace

Nejlepší elektronické procesory, jako je Google TPU, mohou fungovat při více než 100 TeraOps/s. Nicméně, vyžadují desítky tisíc paralelních procesorů, zatímco systém týmu spoléhá pouze na jeden procesor. Dosáhli toho pomocí nové techniky, která zahrnovala simultánní prokládání dat v čase, vlnové délce a prostorových rozměrech prostřednictvím integrovaného mikro-kombinového zdroje.

Pro ty, kteří neví, co jsou mikro-kombinace, jsou to nové zařízení, skládající se z stovek vysoce kvalitních infračervených laserů na jednom čipu. Ve srovnání s jinými optickými zdroji jsou mikro-kombinace mnohem rychlejší, lehčí a levnější.

“Za posledních 10 let, co jsem je spolu vynalezl, se integrované mikro-kombinové čipy staly enormně důležitými a je skutečně vzrušující vidět, jak umožňují tyto obrovské pokroky v informační komunikaci a zpracování,” říká profesor Moss. “Mikro-kombinace nabízejí enormní potenciál pro uspokojení světové neukojitelné potřeby informací.”

Procesor budoucnosti

Dr. Xu byl spoluautorem studie a je absolventem Swinburne a postdoktorandem na katedře elektrotechniky a počítačových systémů Monash University.

“Tento procesor může sloužit jako univerzální ultra-širokopásmový přední konec pro jakékoli neuromorfní hardware – optické nebo elektronické – a přináší masivní datové strojové učení pro reálné ultra-širokopásmové datové sady,” říká Dr. Xu.

“Získáváme náhled na to, jak budou vypadat procesory budoucnosti. Skutečně ukazuje, jak dramaticky můžeme škálovat výkon našich procesorů pomocí inovativního použití mikro-kombinací,” pokračuje.

Podle profesora Mitchella z RMIT “Tato technologie je použitelná pro všechny formy zpracování a komunikace – bude mít obrovský dopad. Dlouhodobě doufáme, že budeme moci realizovat plně integrované systémy na čipu, což výrazně sníží náklady a spotřebu energie.”

Profesor Damien Hicks podporuje výzkumný tým a je ze Swinburne a Walter a Elizabeth Hall Institute.

“Konvoluční neuronové sítě byly centrálním prvkem revoluce umělé inteligence, ale stávající technologie křemíku stále více představuje úzké místo ve zpracování rychlosti a energetické efektivitě,” říká profesor Hicks.

“Tento průlom ukazuje, jak nová optická technologie činí tyto sítě rychlejšími a efektivnějšími a je hlubokým demonstrem benefittů mezioborového myšlení, které má inspiraci a odvahu vzít myšlenku z jednoho oboru a použít ji k řešení zásadního problému v jiném,” pokračuje.