Исследователи разработали самый мощный в мире нейроморфный процессор для ИИ

В области искусственного интеллекта (ИИ) произошел значительный прорыв, когда международная команда исследователей под руководством Университета технологий Swinburne разработала самый мощный в мире нейроморфный процессор для ИИ. Он работает с удивительной скоростью более 10 триллионов операций в секунду (ТераОп/с), что означает, что он может обрабатывать сверхбольшие данные.

Работа была опубликована в журнале Nature.

Команда под руководством профессора Дэвида Мосса, доктора Синъюаня Сю и заслуженного профессора Арнана Митчелла из Университета RMIT ускорила вычислительную скорость и мощность. Они смогли создать оптический нейроморфный процессор, способный работать более чем в 1000 раз быстрее, чем любые предыдущие. Система также может обрабатывать сверхбольшие изображения, что важно для распознавания лиц, поскольку предыдущие оптические процессоры не справились с этой задачей.

Профессор Мосс является директором Центра оптических наук Университета Swinburne, и он был назван одним из лучших австралийских исследователей в области физики и математики в области оптики и фотоники по версии The Australian.

“Этот прорыв был достигнут с помощью ‘оптических микро-комбов’, как и наш рекорд скорости передачи данных в Интернете, сообщенный в мае 2020 года”, – сказал он.

Другие лучшие процессоры и микро-комбы

Лучшие электронные процессоры, такие как Google (GOOGL ) TPU, могут работать со скоростью более 100 ТераОп/с. Однако для этого требуется десятки тысяч параллельных процессоров, тогда как система команды полагается только на один процессор. Они достигли этого, используя новую технику, которая заключалась в одновременном чередовании данных во времени, длине волны и пространственных размерах через интегрированный источник микро-комба.

Для тех, кто не знает, что такое микро-комбы, они являются новыми устройствами, состоящими из сотен высококачественных инфракрасных лазеров на одном кристалле. По сравнению с другими оптическими источниками, микро-комбы намного быстрее, легче и дешевле.

“За 10 лет с тех пор, как я стал соавтором их изобретения, интегрированные микро-комбовые чипы стали чрезвычайно важными, и действительно интересно видеть, как они обеспечивают эти огромные достижения в информационной связи и обработке”, – говорит профессор Мосс. “Микро-комбы предлагают огромную перспективу для удовлетворения неутолимой потребности мира в информации”.

Процессор будущего

Доктор Сю был соавтором исследования и является выпускником Университета Swinburne и постдокторантом в Департаменте электротехники и компьютерных систем Университета Монаша.

“Этот процессор может служить универсальным сверхвысокополосным передним концом для любого нейроморфного оборудования – оптического или электронного – и обеспечивает возможность машинного обучения с огромными данными в режиме реального времени и сверхвысокой полосы”, – говорит доктор Сю.

“Мы сейчас получаем представление о том, как будут выглядеть процессоры будущего. Это действительно показывает нам, насколько мы можем увеличить мощность наших процессоров с помощью инновационного использования микро-комбов”, – продолжает он.

По словам профессора Арнана Митчелла из RMIT, “Эта технология применима ко всем формам обработки и связи – она будет иметь огромное влияние. В долгосрочной перспективе мы надеемся создать полностью интегрированные системы на кристалле, что значительно снизит стоимость и потребление энергии”.

Профессор Дэмиен Хикс поддерживает исследовательскую команду и является сотрудником Университета Swinburne и Института Уолтера и Элизабет Холл.

“Свёрточные нейронные сети были центральными для революции искусственного интеллекта, но существующая технология кремния все больше представляет собой瓶颈 в скорости обработки и энергоэффективности”, – говорит профессор Хикс.

“Этот прорыв показывает, как новая оптическая технология делает эти сети быстрее и более эффективными, и является глубокой демонстрацией преимуществ междисциплинарного мышления, когда у вас есть вдохновение и смелость взять идею из одной области и использовать ее для решения фундаментальной проблемы в другой”, – продолжает он.