ペンシルベニア大学の研究者らは、電気の代わりに光を使って動作する新しいフォトニックコンピューターチップを開発した。これにより、データ転送速度が向上し、より効率的に電力消費量が削減されるため、人工知能 (AI) モデルのトレーニングが改善される可能性があります。この発見に関する科学論文がNature Photonicsに掲載されました
現在、人類は 1 秒あたり 1 京の計算を実行できるエクサスケールのスーパーコンピューターを構築しています。計算の規模は増大しましたが、コンピューティング技術は依然として 1960 年代に初めて使用された原理に基づいています。
研究者たちは量子力学に基づいたコンピューティング システムの開発にも取り組んできましたが、これらのコンピュータはまだ広く普及するには程遠く、また運用上の困難も伴います。最近のテクノロジーにおける人工知能モデルの爆発的な増加により、大量の情報を処理できるコンピューターの需要が高まっています。ただし、コンピューティング システムが非効率であると、エネルギー消費が高くなります。
ペンシルベニア大学工学応用科学部のネーダー・エンガタ教授率いるチームは、光子ビーム、つまり光を使って数学的計算を実行できるシリコン・フォトニック（SiPh）チップを設計した。チームがこのソリューションを選択した理由は、広く入手可能な資料と情報伝達の最速手段を組み合わせたものであるためです。
研究者らは、ベクトルと行列の乗算を実行できるチップを設計したいと考えていました。これは一般的な数学的計算であり、ニューラル ネットワークの開発と運用に広く使用されており、今日開発されている人工知能モデルを強化するアーキテクチャの開発の基礎となります。
チップはシリコンでできているため、研究者らは製造プロセスを完全に再発明できた可能性がある。その代わりに、特定の領域でチップの高さを減らし、内部での光の伝わり方を制御し、結果としてチップの幅が広くなりました。
チップの幅が広いと、光がチップ全体に分散します。しかし、研究チームは高さの変化を制御することで、チップ内の光が直進のみになるようにしました。
すぐに使えるハッキング不可能なチップ
このチップのプロトタイプを作成するために、研究者らはすでに SiPh タイプのチップを製造しているファウンドリに注目しました。ただし、この種の製品をすでに製造している企業に目を向けると、プロトタイプと製品を現在の生産ラインに適合させるための工業化プロセスが必要でした。この段階により、フォトニックチップの大量生産が可能になる可能性があります。
この研究にも携わった同大学の電気・システム工学准教授フィルーズ・アフラトゥーニ氏は、同社のチップは企業が人工知能モデルのトレーニングや分類に使用するグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）に代わる可能性があると述べた。同准教授は、SiPh プラットフォームが AI 企業が使用する既存のインフラストラクチャを補完する役割を果たすことができると推奨しています。
SiPh チップは、より高速かつ少ない電力消費で計算を実行できることに加えて、データ プライバシーの問題にも対処できます。チップは複数の計算を並行して実行できるため、計算の実行中に作業メモリに情報を保存する必要がありません。 「誰も存在しないストレージに侵入してあなたの情報にアクセスすることはできません」とアフラトゥーニ氏はプレスリリースで付け加えた。
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シリコンベースのフォトニックチップは優れたパフォーマンスと安全性を約束するという記事は、経済シナリオから来ています。
これは、Fri, 16 Feb 2024 20:41:34 +0000 の https://scenarieconomici.it/chip-fotonico-a-base-di-silicio-promette-grandi-prestazioni-e-sicurezza/ で Scenari Economici に公開された記事の自動翻訳です。