새로운 연구에서 인공 지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 포토닉스 조사

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미래 광자 신경형 컴퓨터의 개념적 레이아웃. 사진 제공 : Thomas Ferreira de Lima

요약 :
과학자들은 전자 대신 빛을 사용하여 정보를 처리하고 저장하는 빠르고 에너지 효율적인 미래의 컴퓨팅 시스템을 개발하기위한 다음 단계에 대한 흥미로운 새로운 통찰력을 제공했습니다. 여기에는 인간 두뇌의 기능에서 직접 영감을받은 하드웨어가 통합되어 있습니다.

인공 지능과 뉴 로모 픽 컴퓨팅을위한 포토닉스를 조사하는 새로운 연구

영국 엑서 터 | 게시일 : 1 년 2021 월 XNUMX 일

Exeter 대학의 C. David Wright 교수를 포함한 과학자 팀은 기존 전자 장치 대신 포토닉스를 사용하여 컴퓨터 시스템의 미래 잠재력을 탐구했습니다.

이 기사는 오늘 (29 년 2021 월 XNUMX 일) 권위있는 저널 Nature Photonics에 게재되었습니다.

이 연구는 세계에서 가장 시급한 컴퓨팅 문제 중 하나 인이 데이터를 빠르고 에너지 효율적인 방식으로 처리하는 컴퓨팅 기술을 개발하는 방법에 대한 잠재적 솔루션에 중점을 둡니다.

현대 컴퓨터는 빠른 중앙 처리 장치 (CPU)가 훨씬 느린 프로그램 및 데이터 메모리와 물리적으로 분리 된 von Neumann 아키텍처를 기반으로합니다.

즉, von Neumann 병목 현상으로 알려진 대역폭이 제한되고 에너지 비효율적 인 전기 상호 연결을 통해 메모리와 프로세서간에 데이터를 지속적으로 전송해야하므로 컴퓨팅 속도가 제한되고 전력이 낭비됩니다.

그 결과 현대 컴퓨팅 시스템의 성능 중 50 % 이상이 이러한 데이터 이동에만 낭비되는 것으로 추정됩니다.

엑서 터 대학교 공학과의 C David Wright 교수이자이 연구의 공동 저자 중 한 명은 다음과 같이 설명합니다.“분명히 컴퓨팅과 메모리의 핵심 정보 처리 작업을 융합 할 수있는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 학습, 적응 및 발전하는 능력을 하드웨어에 직접 통합 할 수 있으며 에너지를 절약하고 속도를 제한하는 전기적 상호 연결을 없애는 기능을 제공합니다.”

포토 닉 뉴 로모 픽 컴퓨팅은 이러한 접근 방식 중 하나입니다. 여기서 신호는 전자가 아닌 빛을 사용하여 전달되고 처리되어 훨씬 더 높은 대역폭 (프로세서 속도)에 액세스 할 수 있고 에너지 손실을 크게 줄입니다.

또한 연구진은 뇌 뉴런과 시냅스의 기본 기능을 직접 모방하는 장치를 개발 한 다음이를 빠르고 병렬화 된 적응 형 처리를 제공 할 수있는 네트워크로 연결함으로써 컴퓨팅 하드웨어 자체를 생물학적 처리 시스템 (뇌)과 동형으로 만들려고합니다. 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램을 위해.

이러한 광자 형 '두뇌와 유사한'컴퓨팅의 최신 기술과 향후 개발 가능성이있는 것은 유명한 저널 Nature Photonics에 발표 된 "인공 지능 및 신경형 컴퓨팅을위한 포토닉스"라는 제목의 기사의 초점입니다. 미국, 독일 및 영국의 국제 연구원 팀.

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