Souhrn
Výzkumníci z Finské univerzity Aalto vyvinuli optický čip, který umožňuje provádět tenzorové operace – základní stavební kámen moderních AI systémů – pomocí světla v jediném průchodu. Tento přístup výrazně zrychluje výpočty oproti sekvenčním elektronickým metodám a otevírá cestu k efektivnějším a rychlejším AI systémům.
Klíčové body
- Optický čip provádí tenzorové operace v jediném „střihu“ (single-shot) pomocí interferencí světelných vln.
- Data jsou zakódována do amplitudy a fáze světla, což umožňuje paralelní zpracování.
- Metoda podporuje výpočty vyšších řádů tenzorů díky využití více vlnových délek.
- Technologie je zaměřena na akceleraci hlubokého učení, zejména maticových a tenzorových násobení.
- Výzkum pochází z Photonics Group na Aalto University, která se specializuje na fotoniku a integrované optické obvody.
Podrobnosti
Tenzorové operace jsou klíčové pro fungování neuronových sítí, zejména v rámci hlubokého učení (deep learning), kde se neustále provádí násobení matic a tenzorů různých řádů. Tradiční elektronické procesory, včetně specializovaných akcelerátorů jako GPU nebo TPU, tyto operace zpracovávají sekvenčně nebo v omezeném paralelním režimu, což vede k významným energetickým a časovým nárokům. Optický přístup využívá fyzikální vlastnosti světla: data jsou zakódována do optických vln, jejichž interakce přímo realizuje požadované matematické operace. Díky tomu dochází k výpočtu „v jednom kroku“ – bez nutnosti opakovaného přenosu dat mezi pamětí a procesorem, což je hlavní úzké hrdlo v současných architekturách. Výzkumníci demonstrovali, že systém lze rozšířit i na tenzory vyšších řádů použitím více vlnových délek (wavelength multiplexing), což zvyšuje jeho škálovatelnost. Dr. Yufeng Zhang z Aalto University tuto metodu přirovnal k paralelní kontrole zásilek na celním úřadě, kde všechny operace proběhnou najednou, nikoli postupně.
Proč je to důležité
Tato technologie má potenciál výrazně snížit latenci i spotřebu energie u AI úloh, což je klíčové pro nasazení inteligentních systémů v reálném čase – například v autonomních vozidlech, robotice nebo okrajových (edge) zařízeních. I když se jedná zatím o laboratorní demonstraci, optické výpočty se stávají stále relevantnější alternativou k elektronickým čipům, zejména v kontextu narůstajících nároků na výpočetní výkon AI modelů. Pokud se podaří tuto technologii miniaturizovat a integrovat do komerčních systémů, mohla by přispět k dalšímu skoku v efektivitě AI infrastruktury.
Zdroj: 📰 Space Daily