โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
นักวิจัยพัฒนาโปรเซสเซอร์แบบ Neuromorphic ที่ทรงพลังที่สุดในโลกสำหรับ AI
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
เป็นการกระโดดไปข้างหน้าอย่างมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทีมนักวิจัยระหว่างประเทศที่นำโดย Swinburne University of Technology ได้พัฒนาโปรเซสเซอร์แบบ Neuromorphic ที่ทรงพลังที่สุดในโลกสำหรับ AI โดยสามารถทำงานได้มากกว่า 10 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TeraOps/s) ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่มาก
ผลงานนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Nature.
นำโดย Professor David Moss, Dr. Xingyuan Xu และ Distinguished Professor Arnan Mitchell จาก RMIT University ทีมงานได้เร่งความเร็วในการประมวลผลและเพิ่มพลังประมวลผล โดยสามารถสร้างโปรเซสเซอร์แบบ Neuromorphic ที่ใช้แสงได้ซึ่งสามารถทำงานได้มากกว่า 1,000 เท่าของโปรเซสเซอร์ก่อนหน้านี้ ระบบนี้ยังสามารถประมวลผลภาพขนาดใหญ่มาก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรู้จำใบหน้า เนื่องจากโปรเซสเซอร์แบบออปติกก่อนหน้านี้ล้มเหลวในด้านนี้
Professor Moss เป็นหัวหน้าศูนย์วิทยาศาสตร์แสง Swinburne และได้รับการยกย่องให้เป็นนักวิจัยชั้นนำของออสเตรเลียในสาขาฟิสิกส์และคณิตศาสตร์ในสาขาออปติกส์และโฟโตนิกส์โดย The Australian
“การผ่านพ้นไปนี้เป็นผลมาจาก ‘ไมโครคอมบ์แบบออปติก’ เช่นเดียวกับการรายงานความเร็วอินเทอร์เน็ตที่เราทำไว้เมื่อเดือนพฤษภาคม 2020” เขากล่าว
โปรเซสเซอร์และไมโครคอมบ์ที่ดีที่สุดอื่นๆ
โปรเซสเซอร์อิเล็กทรอนิกส์ที่ดีที่สุด เช่น Google (GOOGL ) TPU สามารถทำงานได้มากกว่า 100 TeraOps/s แต่ต้องใช้โปรเซสเซอร์ขนานกันหลายหมื่นเครื่อง ในขณะที่ระบบออปติกของทีมใช้เพียงโปรเซสเซอร์เดียว โดยใช้เทคนิคใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการแทรกแซง ข้อมูลในเวลา ความถี่ และมิติทางพื้นที่ผ่านแหล่งไมโครคอมบ์ที่รวมกัน
สำหรับผู้ที่ไม่ทราบเกี่ยวกับไมโครคอมบ์ อุปกรณ์เหล่านี้เป็นอุปกรณ์ใหม่ที่ประกอบด้วยเลเซอร์อินฟราเรดคุณภาพสูงหลายร้อยตัวบนชิปเดียว เมื่อเทียบกับแหล่งออปติกอื่นๆ ไมโครคอมบ์มีความเร็วมากกว่า มีน้ำหนักเบากว่า และมีราคาถูกกว่า
“ใน 10 ปีที่ผ่านมา ตั้งแต่ฉันคิดค้นมัน ไมโครคอมบ์ชิปที่รวมกันได้กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างมาก และเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นจริงๆ ที่ได้เห็นว่ามันทำให้เกิดความก้าวหน้าใหญ่ๆ ในด้านการสื่อสารและประมวลผลข้อมูล” Professor Moss กล่าว “ไมโครคอมบ์ให้ความหวังอย่างมากสำหรับเราในการตอบสนองความต้องการข้อมูลที่ไม่สิ้นสุดของโลก”
โปรเซสเซอร์ของอนาคต
Dr. Xu เป็นผู้เขียนร่วมหลักของการศึกษาและเป็นศิษย์เก่าและนักวิจัยหลังปริญญาเอกของภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัย Monash
“โปรเซสเซอร์นี้สามารถใช้เป็นจุดสิ้นสุดแบนด์วิธสูงสำหรับฮาร์ดแวร์ Neuromorphic ใดๆ ทั้งแบบออปติกและอิเล็กทรอนิกส์ ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องจักรขนาดใหญ่สำหรับข้อมูลแบนด์วิธสูงในเวลาจริงอยู่ใน tầmถึง” Dr. Xu กล่าว
“เรากำลังเห็นภาพว่าโปรเซสเซอร์ในอนาคตจะดูอย่างไร มันแสดงให้เห็นว่าเราสามารถปรับขนาดพลังของโปรเซสเซอร์ได้อย่างมากโดยใช้ไมโครคอมบ์อย่างสร้างสรรค์” เขายังคงพูดต่อไป
ตามที่ Professor Mitchell จาก RMIT กล่าวว่า “เทคโนโลยีนี้ใช้ได้กับการประมวลผลและ通信ทุกประเภท มันจะมีผลกระทบอย่างมาก ในระยะยาวเราหวังว่าจะได้ระบบที่รวมกันบนชิปอย่างสมบูรณ์ ซึ่งจะลดต้นทุนและพลังงาน”
Professor Damien Hicks ให้การสนับสนุนการวิจัยและเป็นจาก Swinburne และสถาบัน Walter และ Elizabeth Hall
“เครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional เป็นศูนย์กลางของการปฏิวัติ AI แต่เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์แบบเดิมๆ มักเป็นปัญหาอุปสรรคในการประมวลผลความเร็วและประสิทธิภาพพลังงาน” Professor Hicks กล่าว
“การผ่านพ้นไปนี้แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีออปติกใหม่นี้ทำให้เครือข่ายเหล่านี้เร็วขึ้นและใช้พลังงานได้ดีขึ้น และเป็นการแสดงให้เห็นอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับประโยชน์ของการคิดแบบข้ามสาขาวิชา โดยมีแรงบันดาลใจและความกล้าในการนำแนวคิดจากสาขาหนึ่งมาใช้ในการแก้ปัญหาเชิงรากในอีกสาขาหนึ่ง” เขายังคงพูดต่อไป
