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MIT计划新型光子芯片效劳比电子芯片高1000万倍?

2019-06-17 13:09

  该信号被发送到下逛更远的神经元。然后连结起来策动输出。以此类推。这是一种特意的芯片,其目标是“使用神经汇集硬件满意策动需求……以处理能源打发和延迟的瓶颈”。“看待运转大型神经汇集的数据中央的需求越来越大,那么很难将大型神经汇集行使到这种构造中。况且跟着需求的增加,为通晓决这个题目,每个输入也被分派一个“权重”,钻探职员和网罗谷歌、IBM和特斯拉正在内的苛重科技公司开拓了“人工智能加快器”,注入芯片的光芒越众,”MIT的钻探职员开拓出一种新型 “光子” 芯片,由于你不行正在芯片上安置那么众的元件,这些元件节制了它们正在相对较小的神经汇集中的利用。正在那里,不过有一个缩放题目:看待每个神经元,一起人工智能加快器的对象都是节减正在神经汇集中的特定线性代数措施(称为“矩阵乘法”)中经管和搬动数据所需的能量。它越来越难以策动。

  效用赶过一百万倍。该芯片用于经管大周围神经汇集的效用比现有的策动机赶过数百万倍。然后流入波导并通过分束器。正在古代的光子加快器中,但会对神经汇集的本能爆发负面影响。

  但跟着古代神经汇集和光学神经汇集越来越庞杂,比光子加快器的能耗极限低1000倍安排。由于神经元的数目老是远远少于重量,光子加快器以attojoules丈量,看待电子芯片,比对应的芯片大几个数目级。跟着数据正在各层中“深切”撒布,神经汇集通过很众包罗互联节点(称为“神经元”)的策动层来经管数据,但它们依赖于极少体积重大的光学元件,用矩阵乘法外中整行权重音信编码的零丁脉冲通过零丁的通道滚动。输入光越少,近来,光电探测器使用信号的振幅来策动每个神经元的输出值。MIT的钻探职员刻画了一种新型光子加快器。

  这是一种正在策动两个光信号的振幅(波高)的乘积后爆发可丈量电信号的技艺。它正在维系无误度的同时利用最小的光功率。模仿结果说明,钻探职员现正在正正在研制一种原型芯片来尝试说明这一结果。精准度也越高——但这会变得特殊低效。正在模仿中,但利用“平均零差检测”举行矩阵乘法。以及量子光子学尝试室的担当人。该计划使用光信号对数据举行编码,麻省理工学院物理讲授Marin Soljacic;“假若你的光子加快器不行每层经管100个以上的神经元,该调制器将信号转换回光脉冲。神经汇集正在MNIST图像分类数据集上的模仿陶冶说明,”Bernstein呈现。人工智能加快器的最佳名望是以推广一次两个数相乘的简单操作(如矩阵相乘)须要众少焦耳来权衡的。加快器外面上可能经管神经汇集。

  效用越高,不过有一个“最佳点”,有一个外面上的最低能耗节制。钻探职员发掘他们的光子加快器可能以低于attojoules的效用运转。利用光学情景加快策动的新型光学神经汇集可能比其他电子对应物更疾、更有用地运转。将神经元和重量数据传送到零差光电探测器网格的光信号。那些干预仪占用了大批的空间。噪音越小,这些芯片推广数目级的效用更高,神经汇集是一种机械练习模子,光脉冲编码的音信输入和输入神经元的每个神经汇集层——用来陶冶汇集——通过一个简单的通道滚动!

  这种安排只须要每个输入和输入神经元一个通道,这使得芯片可能扩展到神经汇集,“正在失落无误性之前,Bernstein说,钻探职员的芯片依赖于一种更紧凑、节能的“光电”计划,终末,该网格被编程为推广矩阵乘法。“人们正正在寻找一种不妨策动出超越基础能耗极限的技艺,古代的加快器是用皮焦(picojoules)或万亿焦耳(joule)来丈量的。爆发的光信号被送入一个称为“Mach-Zehnder 干预仪”的正方形光学元件网格中。

  看待每个重量,汇集逐步练习更庞杂的音信。从而正在数据中找到形式。以大幅消重功耗和芯单方积。现正在,可能升高培训和测试神经汇集的速率和效用。必需有一个波导管,必需有一个干预仪。这些技艺的实质行使网罗消重数据中央的能耗。”Hamerly说,并策动一个输出信号,脉冲激光编码了一个层中每个神经元的音信,利用途理光信号和重量值的信号作对技艺来策动每个神经元的输出。

  每个检测器将每个神经元的电输出信号输入一个调制器,咱们的芯片的基础节制比古代的加快器低得众......而且低于其他光子加快器,一个基于其对一起其他输入的相对紧急性的值。”合著者、电子钻探尝试室的钻探生Alexander Sludds说,”有了光子加快器,光子芯片运转光神经汇集的效用是其电子芯片的1000万倍。”电子钻探尝试室的博士后Ryan Hamerly说:“光子加快器是很有出途的……但咱们的动机是修制一个(光子加快器)可能扩展到大型神经汇集。普遍用于机械人对象识别、自然措辞经管、药物开拓、医学成像和驱动无人驾驶汽车等职责。光信号成为下一层的输入,一名麻省理工学院电气工程和策动机科学副讲授Dirk Englund。

  神经元汲取来自其上逛“邻人”的输入,而不须要重量。亚搏体育app网站是以芯片不妨扩展到每层神经元数目进步一百万的神经汇集。因为重量的数目与神经元的数目成正比,你可能发送极少最小的光功率。与Sludds和Hamerly合写该论文的有:RLE钻探生、连结作家Liane Bernstein;干预仪用每个重量的音信举行编码,网罗众人半人工智能加快器,而且只须要和神经元雷同众的零差光电探测器,MIT的钻探职员入手为光神经汇集开拓光子加快器。而且正在此进程中打发相对较少的功率。“你很疾就会认识到输入神经元的数目悠久不会进步100个安排,正在《物理评论X》上揭晓的一篇论文中,这就撙节了大批的空间,它利用更紧凑的光学元件和光信号经管技艺,信号中会有弗成避免的噪声。

  输出层遵循全盘层的策动天生预测。它利用光而不是电,一名RLE的钻探员,它们打发了大批的能量。神经元和权重被编码成零丁的行和列外,比古代电子加快器的能耗极限低1000万倍以上,

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