In effetti, il team di ricerca e i co-ricercatori del MIT hanno anche fatto scoperte simili nella loro architettura di chip computazionale proposta per il 2016 che utilizza i fotoni anziché gli elettroni come interazione teorica della luce e della lente stessa Computazione Complicata: Trasformata di Fourier - Usando questo principio e utilizzando più tecniche di beam-steering, le correlazioni possono essere utilizzate per trovare il risultato desiderato di una ricerca, e l'architettura del chip viene indicata dal team di ricerca come Nano Programmabile Processore fotonico.
Nel giugno 2017, un gruppo di ricerca del MIT ha presentato un documento sui processori programmabili nanofotonici e pubblicato su Nature - Photonics, il primo autore e corrispondente per il giornale, nato a Hangzhou Shen è attualmente co-fondatore e CEO di Lightelligence e uno dei 35 giovani cinesi di tecnologia-innovazione under 35 selezionati dal MIT Review nel 2017.
Il fotone computing ha vantaggi unici quando si tratta di alcuni algoritmi di intelligenza artificiale
Figura 丨 Rassegna del MIT 2017 Selezionata l'innovazione scientifica e tecnologica trentacinquenne trentacinquenne della Cina, cofondatore e CEO di Lightelligence Shen Morning
Lightelligence attualmente sotto la guida di Chen Yichen, il pieno sviluppo della tecnologia dei chip ottici rilevanti, compresa la progettazione di chip, l'algoritmo di base, la trasmissione, periferiche, e altri, vuole costruire un ecosistema completo di elaborazione ottica. Perché Lightelligence ha sviluppato la tecnologia sarà probabilmente cambiare completamente l'ecologia del computing quindi attirare l'attenzione, tra cui il cloud computing Baidu come il nucleo di progetti di sviluppo, così come un certo numero di noi dirigenti del settore dei semiconduttori sono ottimista per il futuro a causa del chip fotonico, e diventare Lightelligence primi investitori.
Shen Chen ha anche espresso il DT-jun, grazie al suo programma di dottorato presso progetto di ricerca del MIT è principalmente quello di nanofotonica, solo nel 2015, le applicazioni di intelligenza artificiale di raggiungere rapidamente fuori. Come tutti sappiamo, oltre ai dati, l'applicazione hardware di AI è anche molto importante , in modo da iniziare con l'idea di applicazioni fotoniche in ambiente informatico.
Ma perché nessuno ha pensato di trasformare i fotoni utilizzati per calcolare l'effetto delle reti neurali è 2015? Shen Chen ha anche detto che questo è perché in passato, il calcolo rete neurale non è popolare, e il calcolo logica tradizionale non viene calcolato fotone fa posto migliore.
In effetti, un chip fotonico può essere l'architettura hardware futura più adatta per i calcoli AI perché la natura della luce è intrinsecamente lineare (la parte più importante dei calcoli AI), che implica il calcolo parallelo ad alta dimensionalità. al contrario, anche se il quantum computing ha recentemente attirato l'attenzione a causa di aI, ma computazione quantistica è ancora a favore delle aree di competenza per decodificare o la ricerca, e l'altra sulla produzione ecologica non è ancora maturo, ma il potenziale non è da sottovalutare.
Dalla trasmissione al calcolo, i chip di fotoni diventeranno la soluzione di calcolo definitiva?
Due fenomeni fisici completamente diversi, elettrici e ottici, sono finalmente riusciti a riunirsi dopo che Intel ha introdotto il primo laser al silicio ibrido con processo CMOS standard dal 2006. Nel corso degli anni, la trasmissione ottica a banda ultraelevata basata su questa tecnologia L'architettura è diventata uno dei preferiti dai data center ad alte prestazioni, riducendo in tal modo i colli di bottiglia del sistema causati da grandi quantità di trasmissione dei dati.
Nel 2015, i ricercatori IBM hanno pubblicato una nuova tecnica sperimentale per il calcolo dei fotoni integrando una serie di fotoni di silicio nelle stesse dimensioni della CPU, ma il problema con la fotonica del silicio è sempre stata l'interfaccia ottica del chip, ma la soluzione fotonica di IBM La soluzione può essere applicata a system-on-chips (SoC), trasferendo la luce tra chip con connettori edge economici, o comunicazione chip-to-chip semplicemente unendo i bordi del chip CMOS.
Questi chip fotonici sono principalmente sviluppati per risolvere i tradizionali problemi di interconnessione del sistema chip-to-chip o chip-to-memory. Con l'invenzione del chip fotonico integrato, la sostituzione dell'architettura complessa complessa di trasmissione ottica del passato e Più veloce, bassa latenza.
Tuttavia, il vero concetto di portare i fotoni nel campo dell'informatica e persino di formare un "chip fotonico" è stato gradualmente scoperto solo negli ultimi due anni.
Sebbene la tecnologia dei chip a semiconduttori si basi sull'integrazione di nuove applicazioni e algoritmi, è possibile fare sempre più cose, infatti l'architettura del chip stessa è basata sulla stessa logica ed è limitata dalla tecnologia dei semiconduttori, dalla potenza di calcolo, dalle dimensioni e Il consumo di energia, la formazione dei costi è difficile bilanciare i quattro angoli della relazione.
In questo momento, l'industria anche iniziato attivamente alla ricerca di una nuova tecnologia di elaborazione a sfondare lo stato. GPGPU, chip di rete neurale, DSP, FPGA sono stati proposti, si è specializzata nel risolvere le applicazioni di calcolo specifiche in tempi diversi, ma non affrontano il chip sottostante problema, che è limitato in base alle caratteristiche fisiche rivolta verso la struttura a semiconduttore.
Figura Shu fotone principio di azione sinaptica
Le crescenti esigenze informatiche dell'IA portano l'architettura di elaborazione in funzione e Intel, ad esempio, unirà la potenza di calcolo CPU e FPGA in futuro per far fronte a scenari applicativi più complessi NVIDIA sta rafforzando significativamente la sua ultima generazione di soluzioni GPU Inoltre, molti sperano di introdurre nuove architetture più appropriate per calcoli specifici, come le NPU, il Quantum computing e i più recenti concetti di calcolo: circuiti fotonici basati su circuiti fotonici (Photonic Circuits) architettura informatica.
Infatti, "light" è stato utilizzato nell'ambiente informatico per più di un decennio ed è stato principalmente utilizzato per trasferire dati tra diversi chip o dispositivi di archiviazione, tuttavia, poiché le relative tecnologie di trasmissione sono troppo costose e devono essere collocate Il perimetro costoso può mostrare i suoi benefici, e quindi la trasmissione di "luce" non è mai stata diffusa nel mercato dei consumatori, portandoci a non avere una chiara comprensione di questo fatto.
Tuttavia, il calcolo è un altro livello di problema.
Figura 丨 Chip fotonico SMART Photonics
Con un concetto molto semplice per spiegare il chip di calcolo del fotone, è l'uso del chip innumerevoli interruttori ottici, il ruolo è simile alla porta logica nei chip dei semiconduttori, l'uso di diverse lunghezze d'onda, fase e intensità delle combinazioni di luce, specchio complesso, filtro E la struttura del prisma della matrice di elaborazione delle informazioni.
fotonica silicio e microelettronica, sono basati sull'architettura del silicio materiale semiconduttore. Gli aspetti di trasmissione di comunicazione ottica e applicazioni come silicio è stato molto popolare, a causa della reazione veloce e proprietà paralleli di luce, può trasmettere immediatamente grandi quantità di dati, in modo che è ampiamente usato in dati il centro server. causa della stabilità trasmissione fotone, parallelismo, relativamente semplice nel design e correzione, trasmissione e conversione di energia richiesta è estremamente piccola, quindi l'uso di fotone computerizzata schema teorico può essere realizzata prestazioni relativamente bassi consumi in secondo luogo, in teoria, i chip fotonici possono essere fatte su piccola scala, applicazioni quali i dispositivi mobili.
I chip fotonici possono utilizzare la tecnologia dei semiconduttori attualmente matura, e il chip fotonico è ancora in fase sperimentale, solo la vecchia tecnologia su micron può superare in modo significativo la potenza di calcolo del chip a semiconduttore esistente, e quindi il futuro del micro-spazio tremendo. Con l'aumento della densità dei chip, le prestazioni possono essere una crescita sostanziale e persino l'opportunità di riscrivere completamente i limiti della Legge di Moore.
Il processo CMOS seguito è il più grande vantaggio della fotonica, ma l'obiettivo non è quello di sostituire i semiconduttori tradizionali
Figura 丨 CMOS
Shen Chen ha anche detto che come il chip fotonico è fondamentalmente l'attuale processo di fabbricazione CMOS basato su calcolo quantistico rispetto all'impiego di una speciale tecnologia, il costo di produzione o la tecnologia per essere un vantaggio, anche se i chip densità laboratorio fotoni ma anche rispetto ai tradizionali chip semiconduttori, ma è stato molto meglio rispetto al chip quantistico.
Efficacia del chip fotonico seconda dell'architettura e algoritmi, per esempio, mentre la luce di diverse lunghezze d'onda viene eseguita utilizzando una combinazione del numero di strada, o larghezza di banda del segnale ottico utilizzato nel chip, e un collo di bottiglia conversione fotoelettrica, ma la luce dal singolo fisico le caratteristiche di vista, su un algoritmo opportuno fare cento volte la velocità di chip semiconduttori convenzionali non avrà un gran problema.
Naturalmente, in teoria, un chip fotonico larga scala può fare, può fare molto poco, ma perché la luce non è adatta per il funzionamento non lineare, in aggiunta all'integrazione e dimensioni del chip ottico ancora determinate specifiche, sostituire completamente chip semiconduttori abbiamo un sacco di difficoltà.
Dal chip, l'algoritmo per l'ecosistema circostante in sviluppo
Shen Chen ha anche sottolineato che l'attuale sviluppo Lightelligence fotonico di chip è stata completata la fase di esposizione di laboratorio, nell'algoritmo, autobus e bagagli ha un corrispondente disegno di progresso, naturalmente, il più importante chip per computer o di ecologia, questo richiede anche più ricerca istituzioni e aziende aggiunti per espandere il campo di calcolo ottico per costruire insieme.
Poiché il prodotto principale è un chip, la parte principale è la combinazione di algoritmo e hardware e le istruzioni e il compilatore di chip corrispondenti, e il lavoro di Lightelligence è di rendere il chip sviluppato applicabile al framework attualmente popolare, ad esempio TensorFlow, Caffe e così via.
Inoltre, Lightelligence sta sviluppando disegni periferici corrispondenti a causa della particolarità del conteggio dei fotoni nella trasmissione o nell'archiviazione, sebbene gli attuali sistemi di memorizzazione possano accelerare la velocità delle operazioni di atterraggio, ma potrebbero limitare le prestazioni del calcolo dei fotoni, Pertanto, questa parte del futuro, o con il design ottimizzato del fotone come obiettivo, sarà in grado di evidenziare i vantaggi complessivi del calcolo dei fotoni.
Dopo squadra Lightelligence sta ora lavorando per migliorare il calcolo di correlazione fotonica ecologica, l'attuale corso non è maturo, ma l'industria per il calcolo ad alte prestazioni, e ancora meglio neurale architettura di network computing ha aspettative molto alte, credo che l'architettura di elaborazione fotonica di atterraggio, in grado di accelerare notevolmente AI cambiamento ecologico il calcolo complessivo.
Shen Yi Chen detto, se è per uno scopo particolare, o per potenza di calcolo di impiego generale, questo sarà la selezione di diverso sviluppo architettura dei chip processo. Lightelligence primo o saranno gli scenari tecnologici o applicativi più maturi applicazioni chip fotonici, quindi ruotare gradualmente ad espandersi disponibile gamma di applicazioni, mentre anche lavorando per sviluppare le estremità anteriori e posteriori della tecnologia chip fotonico, più adatte al futuro di diversi scenari di elaborazione.
Shen ha anche sottolineato che ci sono ancora molti importanti miglioramenti ingegneristici sulla strada del calcolo dei fotoni in generale, ma è probabilmente il miglior tempo e la cosa più vicina da ottenere, in confronto ai tentativi passati di elaborazione dei fotoni.