Продемонстрирован самый быстрый в мире оптический нейроморфный процессор

Это исследование, результаты которого опубликованы в журнале Nature, – огромный шаг вперёд в области нейронных сетей и нейроморфной обработки.

Искусственные нейронные сети, ключевая форма ИИ, могут «учиться» и выполнять сложные операции с широкими приложениями для компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания лиц, перевода речи, игры в стратегические игры, медицинской диагностики и многих других областей. Вдохновленные биологической структурой системы зрительной коры головного мозга, искусственные нейронные сети извлекают ключевые особенности необработанных данных для предсказания свойств и поведения с беспрецедентной точностью и простотой.

Команда разработчиков продемонстрировала оптический нейроморфный процессор, работающий более чем в 1000 раз быстрее, чем любой предыдущий процессор, при этом система также обрабатывает сверхбольшие изображения рекордного размера - достаточно, чтобы добиться полного распознавания изображений лица, чего не смогли сделать другие оптические процессоры.

Современные электронные процессоры, такие как Google TPU, могут работать со скоростью более 100 тераопераций/с. Это достигается с помощью десятков тысяч параллельных процессоров. Напротив, оптическая система, продемонстрированная командой, использует один процессор и была создана с использованием новой технологии одновременного чередования данных по времени, длине волны и пространственным измерениям через интегрированный источник микрогребенок.

Микрочесы - это относительно новые устройства, состоящие из сотен высококачественных инфракрасных лазеров на одном чипе. Они намного быстрее, меньше, легче и дешевле, чем любой другой оптический источник.

«Это достижение показывает, как новая оптическая технология делает такие сети более быстрыми и эффективными, и является убедительной демонстрацией преимуществ междисциплинарного мышления, наличия вдохновения и смелости, чтобы взять идею из одной области и использовать ее для решения другой фундаментальной проблемы«,- комментирует успех сторонник исследовательской группы профессор Дэмиен Хикс из Суинберна.

СПРАВКА MASHNEWS:
Google Tensor Processing Unit, Google TPU - тензорный процессор, относящийся к классу нейронных процессоров, являющийся специализированной интегральной схемой, разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow.

Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC-инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0. Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов, накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки. В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн.