Các nhà nghiên cứu phát triển bộ xử lý Neuromorphic mạnh nhất thế giới cho Trí tuệ nhân tạo

Trong một bước nhảy vĩ đại trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), một nhóm nghiên cứu quốc tế do Đại học Công nghệ Swinburne dẫn đầu đã phát triển bộ xử lý neuromorphic mạnh nhất thế giới cho AI. Nó hoạt động với tốc độ đáng kinh ngạc hơn 10 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TeraOps/s), có nghĩa là nó có thể xử lý dữ liệu quy mô siêu lớn.

Công việc này đã được công bố trên tạp chí Nature.

Dưới sự dẫn dắt của Giáo sư David Moss của Swinburne, Tiến sĩ Xingyuan Xu và Giáo sư danh dự Arnan Mitchell từ Đại học RMIT, nhóm đã tăng tốc độ tính toán và sức mạnh xử lý. Họ đã tạo ra một bộ xử lý neuromorphic quang học có khả năng hoạt động hơn 1.000 lần nhanh hơn so với bất kỳ bộ xử lý nào trước đó. Hệ thống cũng có thể xử lý hình ảnh quy mô siêu lớn, điều quan trọng cho việc nhận dạng khuôn mặt vì các bộ xử lý quang học trước đó đã thất bại trong khía cạnh này.

Giáo sư Moss là Giám đốc Trung tâm Khoa học Quang học Swinburne, và ông đã được đặt tên là một trong những nhà nghiên cứu hàng đầu của Úc trong lĩnh vực vật lý và toán học trong lĩnh vực quang học và photonics bởi The Australian.

“Đây là một bước đột phá được thực hiện với ‘micro-combs quang học’, giống như tốc độ dữ liệu internet thế giới chúng tôi đã báo cáo vào tháng 5 năm 2020,” ông nói.

Các bộ xử lý và micro-combs hàng đầu khác

 Các bộ xử lý điện tử hàng đầu như Google (GOOGL ) TPU có thể hoạt động hơn 100 TeraOps/s. Tuy nhiên, nó yêu cầu hàng chục nghìn bộ xử lý song song, trong khi hệ thống quang học của nhóm chỉ dựa trên một bộ xử lý. Họ đã đạt được điều này bằng cách sử dụng một kỹ thuật mới liên quan đến việc xen kẽ dữ liệu đồng thời trong thời gian, bước sóng và chiều không gian thông qua một nguồn micro-comb tích hợp.

Đối với những người không biết về micro-combs, chúng là thiết bị mới bao gồm hàng trăm laser hồng ngoại chất lượng cao trên một chíp. So với các nguồn quang học khác, micro-combs nhanh hơn, nhẹ hơn và rẻ hơn.

“Trong 10 năm kể từ khi tôi cùng phát minh ra chúng, các chip micro-comb tích hợp đã trở nên vô cùng quan trọng và thật tuyệt vời khi thấy chúng cho phép những tiến bộ khổng lồ trong thông tin và xử lý,” Giáo sư Moss nói. “Micro-combs mang lại nhiều hứa hẹn để chúng ta đáp ứng nhu cầu không thể thỏa mãn của thế giới về thông tin.”

Bộ xử lý của tương lai

Tiến sĩ Xu là đồng tác giả của nghiên cứu và là cựu sinh viên và nghiên cứu sinh sau tiến sĩ của Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại học Monash.

“Bộ xử lý này có thể phục vụ như một giao diện ultrahigh bandwidth phổ quát cho bất kỳ phần cứng neuromorphic nào – dựa trên quang học hoặc điện tử – mang lại khả năng học máy với dữ liệu siêu lớn trong thời gian thực,” Tiến sĩ Xu nói.

“Chúng tôi đang có một cái nhìn thoáng qua về cách các bộ xử lý trong tương lai sẽ trông như thế nào. Nó thực sự cho thấy chúng ta có thể mở rộng sức mạnh của các bộ xử lý một cách đáng kể thông qua việc sử dụng microcombs một cách sáng tạo,” ông tiếp tục.

Theo Giáo sư Mitchell của RMIT, “Công nghệ này có thể áp dụng cho tất cả các hình thức xử lý và truyền thông — nó sẽ có tác động lớn. Về lâu dài, chúng tôi hy vọng sẽ thực hiện được các hệ thống tích hợp hoàn toàn trên một chíp, giảm đáng kể chi phí và tiêu thụ năng lượng.”

Giáo sư Damien Hicks hỗ trợ nhóm nghiên cứu và đến từ Swinburne và Viện Walter và Elizabeth Hall.

“Các mạng nơ-ron tích chập đã là trung tâm của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo, nhưng công nghệ silicon hiện tại ngày càng trở thành một nút thắt trong tốc độ xử lý và hiệu quả năng lượng,” Giáo sư Hicks nói.

“Bước đột phá này cho thấy làm thế nào một công nghệ quang học mới làm cho các mạng này nhanh hơn và hiệu quả hơn và là một minh chứng sâu sắc về lợi ích của tư duy liên ngành, trong việc có cảm hứng và can đảm để đưa một ý tưởng từ một lĩnh vực và sử dụng nó để giải quyết một vấn đề cơ bản trong một lĩnh vực khác,” ông tiếp tục.