Le traitement matériel de l’IA devient three-D, améliorant ainsi los angeles puissance de traitement

Rendu artistique d’une puce photonique contenant des données de codage de lumière et de radiofréquence. Crédit : B.Dong/Université d’Oxford.

Dans un article publié dans Photonique naturelledes chercheurs de l’Université d’Oxford, ainsi que des collaborateurs des Universités de Münster, Heidelberg et Exeter, rendent compte de leur développement de dispositifs optoélectroniques intégrés capables de traiter des données tridimensionnelles (three-D), améliorant considérablement le parallélisme du traitement des données pour les tâches d’intelligence artificielle.

L’efficacité de traitement des puces informatiques traditionnelles double tous les 18 mois, mais los angeles puissance de traitement requise par les tâches modernes d’IA double désormais environ tous les 3,5 mois. Cela signifie qu’il existe un besoin pressing de nouveaux modèles informatiques pour répondre à los angeles demande croissante.

Une approche consiste à utiliser los angeles lumière au lieu de l’électronique, ce qui permet d’effectuer plusieurs calculs en parallèle en utilisant différentes longueurs d’onde pour représenter différents ensembles de données. En fait, dans un travail pionnier publié dans los angeles revue nature En 2021, plusieurs des mêmes auteurs ont démontré une forme de puces de traitement optique intégrées capables d’effectuer une multiplication vectorielle matricielle (une tâche critique pour les programs d’IA et d’apprentissage automatique) à des vitesses dépassant de loin les méthodes électroniques les plus rapides. Ces travaux ont conduit à los angeles naissance de los angeles société d’IA photonique Salines Labs, une entreprise dérivée de l’Université d’Oxford.

L’équipe est maintenant allée plus loin en ajoutant une measurement parallèle supplémentaire à los angeles puissance de traitement des puces multiplexées à matrice vectorielle optique. Ce traitement « de grande measurement » est rendu conceivable par l’exploitation de plusieurs fréquences radio différentes pour coder les données, poussant le parallélisme à un niveau bien au-delà de ce qui avait été atteint auparavant.

Rendu artistique d’une puce photonique contenant des données de codage de lumière et de radiofréquence. Crédit : B.Dong/Université d’Oxford.

À titre de take a look at, l’équipe a appliqué son nouveau dispositif à los angeles tâche d’évaluer le risque de mort subite induite par l’ECG chez les sufferers cardiaques. Ils ont réussi à analyser simultanément 100 signaux ECG et ont déterminé le risque de mort subite avec une précision de 93,5 %.

Les chercheurs estiment également que même avec une mise à l’échelle modérée de 6 entrées x 6 sorties, cette approche pourrait surpasser les microprocesseurs de pointe, offrant potentiellement une amélioration de 100 fois de l’efficacité énergétique et de los angeles densité de calcul. L’équipe espère faire progresser davantage le calcul parallèle à l’avenir, en exploitant davantage de degrés de liberté pour los angeles lumière, tels que los angeles polarisation et le multiplexage.

“Nous avions auparavant supposé que l’utilisation de los angeles lumière au lieu de l’électronique ne pouvait qu’augmenter le parallélisme en utilisant différentes longueurs d’onde – mais nous avons ensuite réalisé que l’utilisation des radiofréquences pour représenter les données ouvre une autre measurement”, a déclaré le premier auteur, le Dr Baoi Dong, du département de recherche de l’Université d’Oxford. Matériaux « permettant un traitement parallèle ultra-rapide pour les dispositifs d’IA émergents ».

“C’est une période passionnante pour mener des recherches sur les dispositifs d’IA à un niveau fondamental, et ce travail en est un exemple”, a déclaré le professeur Harish Bhaskaran, du département des matériaux de l’université d’Oxford et co-fondateur de Salience Labs, qui dirigé les travaux. Remark pouvons-nous dépasser ce que nous considérons comme une limite supplémentaire ?

Plus d’knowledge:
Traitement de measurement supérieure utilisant des noyaux tenseurs optiques avec des données temporelles continues, Photonique naturelle (2023). est ce que je: 10.1038/s41566-023-01313-x

Fourni par l’Université d’Oxford

los angeles quotation: Du carré au dice : le traitement matériel de l’IA passe à los angeles three-D, augmentant los angeles puissance de traitement (19 octobre 2023) Récupéré le 30 octobre 2023 sur

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