Моделі та платформи ШІ

Дослідники розробили найпотужніший нейроморфний процесор для штучного інтелекту

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

У сфері штучного інтелекту (ШІ) міжнародна команда дослідників під керівництвом Університету технологій Swinburne зробила значний крок вперед, розробивши найпотужніший нейроморфний процесор для ШІ. Він працює з швидкістю понад 10 трильйонів операцій на секунду (ТераОп/с), що дозволяє обробляти дані надзвичайно великого масштабу.

Робота була опублікована в журналі Nature.

Команду очолили професор Девід Мосс, доктор Сінґюань Сю та видатний професор Арнан Мітчелл з Університету RMIT. Вони прискорили швидкість обчислень та обробку даних. їм вдалося створити оптичний нейроморфний процесор, здатний працювати понад 1000 разів швидше, ніж будь-які попередні. Система також може обробляти зображення надзвичайно великого масштабу, що важливо для розпізнавання облич, оскільки попередні оптичні процесори не змогли цього зробити.

Професор Мосс є директором Центру оптичних наук Університету Swinburne, і його було названо одним із найкращих австралійських дослідників у галузі фізики та математики в галузі оптики та фотоніки за версією The Australian.

“Цей прорив став можливим завдяки ‘оптичним мікро-комбам’, як і наш світовий рекорд інтернет-швидкості, про який було повідомлено у травні 2020 року”, – сказав він.

Інші провідні процесори та мікро-комби

Найкращі електронні процесори, такі як Google (GOOGL ) TPU, можуть працювати зі швидкістю понад 100 ТераОп/с. Однак їм потрібно десятки тисяч паралельних процесорів, тоді як система команди залежить лише від одного процесора. їм вдалося досягти цього завдяки використанню нового методу, який полягає у одночасному вплетенні даних у часі, довжині хвилі та просторових вимірах через інтегрований мікро-комб-джерело.

Для тих, хто не знає, що таке мікро-комби, вони являють собою нові пристрої, що складаються з сотень високоякісних інфрачервоних лазерів на одному чипі. У порівнянні з іншими оптичними джерелами мікро-комби значно швидші, легші та дешевші.

“За останні 10 років з моменту, коли я став співавтором їх винаходу, інтегровані мікро-комб-чипи стали надзвичайно важливими, і це справді захоплююче бачити, як вони забезпечують такі величезні досягнення в галузі обробки та передачі інформації”, – говорить професор Мосс. “Мікро-комби дають нам величезні можливості для задоволення нескінченної потреби світу в інформації.”

Процесор майбутнього

Доктор Сю був співавтором дослідження та є випускником Університету Swinburne та постдокторантом кафедри електротехніки та комп’ютерних систем Університету Монаш.

“Цей процесор може служити універсальним фронт-ендом надзвичайно високої смуги пропускання для будь-якого нейроморфного апаратного забезпечення – оптичного чи електронного, – що дозволяє здійснювати машинне навчання з великими даними в режимі реального часу”, – говорить доктор Сю.

“Ми зараз бачимо, яким буде процесор майбутнього. Це справді показує нам, наскільки драматично ми можемо збільшити потужність наших процесорів завдяки інноваційному використанню мікро-комбів”, – продовжує він.

За словами професора Мітчелла з Університету RMIT, “Ця технологія застосовна до всіх видів обробки та зв’язку – вона матиме величезний вплив. У довгостроковій перспективі ми сподіваємося створити повністю інтегровані системи на одному чипі, що значно знизить витрати та енергоспоживання”.

Професор Дам’єн Гікс підтримує дослідницьку команду та є співробітником Університету Swinburne та Інституту Волтера та Єлизавети Холл.

“Конволюційні нейронні мережі стали центральними у революції штучного інтелекту, але існуюча технологія кремнію все більше ставить бар’єри на шляху швидкості обробки та енергоефективності”, – говорить професор Гікс.

“Цей прорив показує, як нова оптична технологія робить такі мережі швидшими та більш ефективними, і це є глибоким示示енням переваг міжгалузевого мислення, яке полягає у тому, щоб взяти ідею з однієї галузі та використовувати її для вирішення фундаментальної проблеми в іншій”, – продовжує він.

mm

Alex очолює новинний підрозділ Unite.AI, що працює на базі ШІ, поєднуючи журналістику, дослідження та автоматизацію для підтримки своєчасного та масштабованого висвітлення штучного інтелекту. Його робота допомагає забезпечити ефективне виявлення нових розробок ШІ, зберігаючи редакційні стандарти видання.