광자 칩이 AI 프로세스의 속도를 극적으로 향상시킨다

연구자들은 최근에 광자 프로세서를 인공 지능 애플리케이션에 적용하여 광자 프로세서가 일반적인 전자 칩의 정보 처리 능력을 크게 초과할 수 있음을 보여주었다.

연구 팀은 새로운 칩 아키텍처와 접근 방식을 개발하여 단일 장치에서 데이터 저장과 데이터 처리 기능을 결합했다. 칩은 DVD에서 사용되는 상변화 물질로 만들어졌다. 광자(빛 기반) 프로세서는 높은 속도로 계산을 수행할 수 있는 컴퓨터 칩을 생성하기 위해 사용되며, 최근에 Nature에 발표된 연구에서 연구 팀은 이러한 새로운 칩이 전통적인 전자 칩보다 정보를 빠르게 병렬로 처리할 수 있는 능력으로 인해 크게 개선될 수 있음을 보여주었다.

행렬-벡터乗算

인공 지능 애플리케이션의 대부분을 구성하는 신경망은 행렬-벡터乗算을 통해 작동한다. 연구 팀은 이러한乗算을 병렬로 수행할 수 있는 하드웨어 기반 가속 시스템을 개발했다. 광자 칩은 서로 간섭하지 않는 서로 다른 빛의 파장을 사용하여 계산을 병렬로 수행할 수 있다. 연구 팀은 EPFL에서 개발된 “주파수 콤”을 사용하여 광자 칩에 다양한 파장을 제공하는 광원으로 사용했다.

주파수 콤의 개발은 EPFL의 Tobias Kippenberg 교수가 주도했다. Kippenberg는 연구의 공동 저자 중 한 명으로 Münster 대학의 Wolfram Pernice와 함께 연구를 수행했다. Pernice에 따르면, 빛 기반 프로세서는 기계 학습에涉한 계산 집약적인 작업을 가속화할 수 있으며, Tensor Processing Units(TPU) 및 가장 최신의 GPU보다 더 높은 속도로 계산을 수행할 수 있다.

신경망 학습

광자 칩이 설계되고 구축된 후, 연구자들은 손으로 쓴 숫자를 인식하는 신경망을 사용하여 칩을 테스트했다. 신경망 학습 과정은 칩이 제공하는 파장 다중화 기능을 사용하여 더 높은 데이터 속도와 계산 밀도를 달성할 수 있었다.

Münster 대학의 졸업생이자 연구의 공동 저자인 Johannes Feldmann은 TechXplore를 통해 다음과 같이 설명했다.

“입력 데이터와 하나 이상의 필터(예: 사진의 경계 강조) 사이의 합성곱 연산은 우리의 행렬 아키텍처에 매우 잘 적용된다. 신호 전달을 위해 빛을 사용하는 것은 프로세서가 파장 다중화를 통해 병렬 데이터 처리를 수행할 수 있게 하여 계산 밀도가 높아지고 많은 행렬乗算이 단일 시간 단위에서 수행될 수 있다.”

이 연구는 신경망을 대규모 데이터셋에 대해 훈련하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있다. 인터넷과 스마트 기기의 증가로 인해 데이터가 점점 더 커지면서, 데이터 과학자들은 대규모 데이터셋에 대한 훈련 시간을 가능한 한 낮게 유지하기 위해 새로운 방법을 찾을 필요가 있다. 전통적인 전자 장치는 일반적으로 저 GHz 범위에서 작동하지만, 광학적 변조 속도는 50 GHz에서 100 GHz 범위까지 가질 수 있다.

이 연구는 클라우드 컴퓨팅, 의료 영상, 자율 주행 자동차 등 대규모 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에 중요한 영향을 미칠 수 있다.

이 연구는 Pitt 대학, 독일의 Münster 대학, 영국의 Exeter 및 Oxford 대학, IBM Zurich, 스위스의 École Polytechnique Fédérale(EPFL)와의 국제 연구 팀의 협력으로 수행되었다.