Международная группа, возглавляемая учёными из Технологического университета Суинберна (Swinburne University of Technology) недавно провела демонстрацию, ключевым компонентом которой стал новый, самый быстрый и самый мощный в мире оптический нейроморфный процессор.
Этот процессор, предназначенный для систем искусственного интеллекта, может обеспечивать производительность на уровне более 10 триллионов тензорных операций в секунду, чего достаточно для обработки в режиме реального времени очень и очень широких потоков данных. Данное достижение является "длинным прыжком вперёд" в области нейронных сетей и нейроморфной обработки данных в целом.
Искусственные нейронные сети, на базе которых строятся практически все современные системы искусственного интеллекта, способны обучиться и эффективно выполнять тяжёлые вычислительные задачи, связанные с машинным зрением, обработкой естественного языка, переводом речи с одного языка на другой, медицинской диагностикой и т.п. Структура искусственных нейронных практически скопирована со структуры зрительного участка коры головного мозга и, естественно, такие сети будут лучше и эффективней работать на аппаратных средствах, работающих на таких же принципах, как и головной мозг, т.е. на специализированных нейроморфных процессорах.
Созданный учёными оптический нейроморфный процессор демонстрирует в 1000 раз большую производительность, чем любой другой подобный процессор, созданный ранее. За счёт этого он способен в режиме реального времени обрабатывать изображения с разрешающей способностью в 250 тысяч пикселей и выполнять задачу распознавания лиц, что было далеко за пределами возможностей других оптических процессоров.
Ключевыми компонентами, которые позволили получить потрясающую производительность нового процессора, являются так называемые оптические микрогребенки. Одна такая микрогребенка способна создать и манипулировать со светом, ширина полосы которого соответствует ширине полосы света, излученного сотнями инфракрасных лазеров. Это, в свою очередь, позволяет при помощи одной микрогребенки передавать и кодировать данные, используя одновременно временное, частотное, амплитудное и пространственное модулирование и мультиплексирование.
Отметим, что на свете существуют электронные нейроморфные процессоры, такие, как Google TPU, обеспечивающие производительность в 100 TeraOPs/s. Однако, такая производительность достигается за счёт параллельной работы тысяч специализированных микропроцессоров. В новом же оптическом нейроморфном процессоре его производительность в 11 TeraOPs/s была достигнута при использовании одного единственного процессора.
"Наш процессор способен стать своего рода "универсальным фронтэндом" с высокой пропускной способностью для любой нейроморфной вычислительной системы - электронной или оптической. Он может обеспечить очень быстрое обучение системы на огромных наборах данных, а затем и работу системы в режиме реального времени, выполняя самые тяжёлые из задач, для которых сейчас используется искусственный интеллект", - пишут исследователи.