IBMの研究者は、アルゴリズムの処理能力に対する無限の渇望を和らげるために、ディープラーニングアプリケーションに大きな変化をもたらす可能性のある新しいアプローチを発表しました。それは、電気ではなく完全に光で計算を実行するプロセッサーです。
研究者たちは、光粒子の特性に基づいて、前例のない速度でデータを処理し、超低遅延でAIアプリケーションを提供できるフォトニックテンソルコアを作成しました。
このデバイスは小規模でしかテストされていませんが、レポートによると、プロセッサが開発されるにつれて、XNUMX秒あたりおよびXNUMX平方ミリメートルあたりXNUMX兆の積和演算（MAC）を達成できる可能性があります。電気信号に依存する「最先端のAIプロセッサ」よりもXNUMXオーダー多い。
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IBMは、ここ数年、処理装置への新しいアプローチに取り組んできました。 同社の研究の一部は、メモリと処理が何らかの形で共存するインメモリコンピューティングテクノロジの開発に焦点を当てています。 これにより、プロセッサと別のRAMユニット間でのデータ転送が回避され、エネルギーが節約され、遅延が減少します。
昨年、同社の研究者たちは、インメモリ処理への全光学的アプローチの開発に成功したことを明らかにしました。 フォトニックチップ上に統合されたインメモリコンピューティング 光を使って計算タスクを実行しました。 実験の一環として、チームは、このテクノロジーを使用して基本的なスカラー倍算を効果的に実行できることを実証しました。
新しいブログ投稿で、IBMResearchのスタッフメンバーであるAbuSebastian 新しいマイルストーンを共有しました これは現在、ライトベースのインメモリプロセッサを使用して実現されています。 技術を次の段階に進めるために、チームはフォトニックテンソルコアを構築しました。これは、高度な行列計算を実行する処理コアの一種であり、特に深層学習アプリケーションに適しています。 光ベースのテンソルコアは、画像などの視覚データを処理するのに役立つ畳み込みと呼ばれる操作を実行するために使用されました。
「2019年の私たちの実験は、主にテクノロジーの可能性を示すことに関するものでした。 スカラー倍算は、実際のアプリケーションとはかけ離れています」とIBMResearchの研究スタッフメンバーであるAbuSebastian氏はZDNetに語っています。 「しかし今では、畳み込みプロセッサ全体があり、ディープニューラルネットワークの一部として使用できる可能性があります。 その畳み込みは、光学処理のキラーアプリケーションです。 その意味で、それはかなり大きな一歩です。」
光ベースの回路が電子回路に勝る最も重要な利点は、これまでにない速度です。 IBMが開発したテクノロジーは、光学物理学を活用して、計算ごとに異なる光波長を使用して、単一のコアで複雑な操作を並行して実行できます。 インメモリコンピューティングと組み合わせることで、IBMの科学者は、電気回路にはまだ匹敵しない超低遅延を実現しました。 したがって、非常に低い遅延を必要とするアプリケーションの場合、フォトニック処理の速度が大きな違いを生む可能性があります。
セバスチャンは、自動運転車の例を提唱しています。この例では、検出速度が人命救助に影響を与える可能性があります。 「時速100マイルで高速道路を運転していて、特定の距離内で何かを検出する必要がある場合、既存のテクノロジーではそれができない場合があります。 しかし、フォトニックベースのシステムで得られる速度は、電気的アプローチよりも数桁優れています。」
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IBMが開発したライトベースのプロセッサーは、複数の操作を同時に実行できるため、必要な計算密度もはるかに低くなります。 セバスチャンによれば、これはもうXNUMXつの重要な差別化要因になる可能性があります。科学者によると、これまで以上に高度なAIシステムをサポートするために従来のGPUの列を車のトランクに搭載しても、もはやそれを削減することはできません。
現在、ほとんどの大手自動車会社が独自のAI研究センターを開設しているため、セバスチャンは自動運転車を光ベースのプロセッサーの主要なアプリケーションと見なしています。 「自動運転の領域では、低遅延の推論が本当に必要であり、現時点でそれを満たすことができるテクノロジーはありません。 それはユニークな機会です。」
IBMのチームは、強力なコアの設計とテストに成功しましたが、エンドツーエンドのパフォーマンスを確保するためにテクノロジーをシステムレベルで統合できることを確認するために、トライアルを延長する必要があります。 「そこでもっと多くのことをする必要があります」とセバスチャンは言います。 しかし、科学者によると、作業はすでに進行中であり、研究が進むにつれて、より多くのアプリケーションが発生する可能性が高いとのことです。 コンピューティングの分野で電気を光と交換することは、確かに注目すべき場所になります。
