Na verdade, a equipe de pesquisa e os co-pesquisadores do MIT também fizeram descobertas similares em sua arquitetura de chips computacional anterior, que se usa em 2016, que usa fótons em vez de elétrons como a interação teórica da luz e a própria lente Uma Computação Complicada: Transformada de Fourier - Usando este princípio e usando múltiplas técnicas de direção de feixe, você pode obter correlações para encontrar os resultados que você precisa calcular e a arquitetura de chips é o que a equipe descreve como Nanoestruturas Programáveis Processador fotônico.
Em junho de 2017, uma equipe de pesquisa do MIT apresentou um documento sobre processadores nanophotônicos programáveis e publicado na Nature - Photonics, o primeiro autor e correspondente do artigo, nascido em Hangzhou Shen é atualmente co-fundador e CEO da Lightelligence e um dos 35 jovens chineses em inovação tecnológica menores de 35 anos selecionados pela revisão do MIT em 2017.
A computação fotônica possui vantagens únicas ao lidar com alguns algoritmos AI
Figura 丨 2017 MIT Review Seleção de inovação científica e tecnológica de 35 anos, da China, de 35 anos, co-fundadora da Lightelligence e CEO Shen também Morning
Sob a liderança de Shen Yichen, a Lightelligence está tentando o seu melhor desenvolvimento de tecnologia de chip óptico, incluindo design de chips, algoritmo de núcleo, transmissão, periferia e assim por diante, para criar um ecossistema de computação óptica completo. Como a tecnologia desenvolvida pela Lightelligence provavelmente mudará completamente a ecologia de computação E, portanto, estão recebendo atenção, incluindo o Baidu, que vê a computação em nuvem como um projeto de desenvolvimento básico, bem como vários executivos da indústria de semicondutores nos Estados Unidos, que se tornaram investidores iniciais da Lightelligence devido ao seu otimismo sobre o futuro dos chips fotônicos.
Shen Yichen disse à DT Jun que, devido ao seu programa de pesquisa baseado em nano-fótons no programa de doutorado do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, as aplicações de AI decolam rapidamente apenas em 2015. É sabido que, além dos dados, o uso de hardware para AI também é muito importante Então, começou a idéia de usar fótons em ambientes de computação.
Mas por que ninguém jamais pensou antes de 2015 deveria usar o efeito do fóton para continuar o cálculo da rede nervosa. Shen Shen Chen disse que isso ocorre porque o cálculo da rede neural não é popular no passado e o cálculo da lógica tradicional não é o melhor lugar que o fóton calcula.
Na verdade, um chip fotônico pode ser a arquitetura de hardware futura mais adequada para cálculos de AI porque a natureza da luz é inerentemente linear (a parte mais importante dos cálculos de AI), que envolve computação paralela de alta dimensão. Em contraste, embora a computação quântica tenha atraído muita atenção recentemente por causa da IA, a computação quântica ainda é um campo melhor na decodificação ou na busca. Além disso, ainda não está maduro na produção em massa, mas seu potencial não deve ser subestimado.
Da transmissão ao cálculo, os chips de fótons se tornarão a solução de computação final?
Dois fenômenos físicos completamente diferentes, elétricos e ópticos, finalmente conseguiram reunir-se depois de a Intel ter introduzido o primeiro laser de silício híbrido CMOS-process padrão a partir de 2006. Ao longo dos anos, a transmissão óptica de banda ultra-alta com base nessa tecnologia A arquitetura tornou-se uma das preferidas dos centros de dados de alto desempenho, efetivamente reduzindo os estrangulamentos do sistema causados por grandes quantidades de transmissão de dados.
Em 2015, os pesquisadores da IBM publicaram uma nova técnica experimental para a computação fotônica integrando uma série de fótons de silício no mesmo tamanho da embalagem que a CPU, mas o problema com a fotônica de silício sempre foi a interface óptica do chip, mas a solução fotônica da IBM A solução pode ser aplicada ao sistema on-chips (SoCs), transferindo luz entre chips com conectores de borda baratos ou comunicação chip-to-chip simplesmente juntando bordas de chip CMOS.
Esses chips fotônicos são desenvolvidos principalmente para resolver os problemas tradicionais de interconexão de chip-to-chip ou de chip-to-memory. Com a integração de invenção de chips fotônicos de alta qualidade, a substituição da arquitetura de transmissão ótica complexa enorme enorme e Mais rápido, menor latência.
No entanto, o conceito real de trazer fótons para o campo da computação e até mesmo formar um "chip fotônico" só foi gradualmente descoberto nos últimos dois anos.
Embora a tecnologia de chips semicondutores se baseie na integração de novas aplicações e algoritmos, mais e mais coisas podem ser feitas. Na verdade, a própria arquitetura de chips é baseada na mesma lógica e é limitada pela tecnologia de semicondutores, poder de computação, tamanho e O consumo de energia, a formação de custos é difícil equilibrar os quatro cantos do relacionamento.
Neste momento, a indústria também está buscando ativamente novas tecnologias de computação que podem romper o status quo. GPGPU, chips de rede neural, DSPs e FPGAs são apresentados em tempos diferentes e são bons na solução de computação específica da aplicação. No entanto, esses chips não resolvem o problema fundamental O problema, isto é, suas limitações físicas baseadas na estrutura semicondutora.
Figura 丨 princípio das sinapses fotônicas
As necessidades crescentes de computação da AI trazem a arquitetura de processamento em funcionamento. A Intel, por exemplo, combinará o poder de computação CPU e FPGA no futuro para lidar com cenários de aplicativos mais complexos. A NVIDIA fortalece significativamente a sua última geração de soluções GPU Além disso, muitos esperam apresentar novas arquiteturas mais apropriadas para cálculos específicos, como NPUs, computação quântica e os mais recentes conceitos de computação: circuitos fotônicos baseados em circuitos fotônicos (Circuitos fotônicos) arquitetura de computação.
Na verdade, a "luz" tem sido usada no ambiente de computação há mais de uma década e foi usada principalmente para transferir dados entre diferentes chips ou dispositivos de armazenamento. No entanto, como as tecnologias de transmissão relacionadas são muito dispendiosas e devem ser colocadas Perimetro caro pode mostrar seus benefícios e, portanto, a transmissão de "luz" nunca foi espalhada no mercado consumidor, levando-nos a não ter uma compreensão clara desse fato.
No entanto, o cálculo é outro nível de problema.
Figura 丨 chip fotônico SMART Photonics
Com um conceito muito simples para explicar o chip de computação de fótons, é o uso do chip com inúmeros interruptores ópticos, o papel é semelhante ao portal lógico em chips de semicondutores, o uso de diferentes comprimentos de onda, fase e intensidade de combinações de luz, espelho complexo, filtro E estrutura de prisma da matriz de processamento de informações.
A fotônica de silício, como a microeletrônica, baseia-se em arquiteturas de semicondutores baseadas em silício e o silício ganhou popularidade como uma transmissão de comunicação óptica que pode ser usada para transmitir instantaneamente grandes quantidades de dados devido à resposta rápida e à natureza paralela da luz e, portanto, é comumente usada em dados Centro do servidor. Uma vez que o processo de transferência de fótons é estável, a capacidade paralela eo design de correção de erros são relativamente simples, a transmissão e conversão de energia necessária é muito pequena, de modo que o uso da arquitetura de computação fotônica pode teoricamente ser um desempenho de potência relativamente baixo Em segundo lugar, os chips fotônicos podem teoricamente ser usados em aplicações de pequena escala, como dispositivos móveis.
Os chips fotônicos podem ser usados na atual tecnologia de semicondutores maduros, e o chip fotônico ainda está em fase experimental, só que a tecnologia antiga de escala de micra pode ser alcançada significativamente além do poder de computação de chips semicondutores existente e, portanto, o futuro espaço de miniaturação de tecnologia. Com o aumento da densidade de chips, o desempenho pode ser um crescimento substancial e até mesmo ter a oportunidade de reescrever completamente os limites da Lei de Moore.
O processo CMOS seguido é a maior vantagem da fotônica, mas o objetivo não é substituir os semicondutores tradicionais
Figura 丨 CMOS
Shen Yichen também disse que, uma vez que o chip fotônico é basicamente ainda baseado no atual processo de fabricação CMOS, é mais vantajosa em termos de tecnologia de produção de custo ou em massa do que o processo especial usado na computação quântica. Embora os chips fotônicos estejam atualmente em laboratório em densidade É melhor do que um chip semicondutor tradicional, mas muito melhor do que um chip quântico.
No entanto, o desempenho de um chip fotônico depende da arquitetura e do algoritmo, como quantos comprimentos de onda diferentes podem ser usados ao mesmo tempo para combinar, ou a largura de banda do sinal óptico usado no chip e o gargalo da conversão fotoelétrica. No entanto, O ponto de vista do recurso, no algoritmo apropriado para alcançar cem vezes a velocidade dos chips tradicionais de semicondutores, não é um grande problema.
É claro que, em teoria, os chips fotônicos podem ser de grande escala, mas também podem ser muito pequenos, mas, como a luz não é adequada para a computação não linear, a outra integração e tamanho de chips de luz, haverá algumas normas para substituir completamente o chip semicondutor Ainda tem grande dificuldade.
Do chip, o algoritmo para a ecologia circundante está se desenvolvendo
Shen Yichen também enfatizou que, atualmente, o desenvolvimento do chip fotográfico Lightelligence completou o estágio do laboratório. Os projetos correspondentes estão em andamento em termos de algoritmos, ônibus e armazenamento. Claro, a questão mais importante em chips de computação é a ecologia, que requer mais pesquisa Instituições e empresas para se juntar à expansão da computação óptica no campo para estabelecer conjuntamente.
Como o produto principal é um chip, então a parte central é a combinação de algoritmos e hardware, e as correspondentes instruções de chip e compilador, e o trabalho da Lightelligence é fazer com que o chip desenvolvido possa ser aplicado à estrutura atualmente popular, por exemplo TensorFlow, Caffe e assim por diante.
Além disso, a Lightelligence está desenvolvendo projetos periféricos correspondentes devido à particularidade da contagem de fótons na transmissão ou armazenamento, embora os sistemas de armazenamento atuais possam acelerar a velocidade das operações de pouso, mas podem limitar o desempenho da computação fotônica, Portanto, esta parte do futuro, ou com o design otimizado de computação fotônica como objetivo, será capaz de destacar as vantagens gerais da computação fotônica.
Hoje, a equipe da Lightelligence está trabalhando duro para melhorar a ecologia da computação de fótons, é claro, ainda não madura, mas a indústria de computação de alto desempenho e até melhor arquitetura de computação de rede neural tem expectativas muito altas, acredito que sua arquitetura de computação fotônica desembarcada pode ser grandemente acelerada A AI global calcula mudanças ecológicas.
Shen Yichen disse que, seja para um propósito específico, ou para o poder de computação geral, esta será a escolha de diferentes processos para o desenvolvimento da arquitetura de chips. A primeira tecnologia ainda é uma tecnologia ou cenários de aplicativos aplicativos de chips fotônicos mais maduros para começar e, em seguida, expandir gradualmente para A gama de aplicativos, mas também os esforços para desenvolver a frente e a parte de trás da tecnologia de chips de fótons, para diferentes cenários de computação futuros, melhor caber.
Shen também enfatizou que ainda há muitas melhorias de engenharia importantes na estrada para a computação de fótons em geral, mas provavelmente é o melhor momento e a coisa mais próxima a conseguir, em comparação com as tentativas passadas de computação fotônica.