Pe măsură ce cererea de inteligență artificială (IA) rapidă și cu energie scăzută crește, cercetătorii explorează modalități de a împinge dincolo de electroni și în lumea fotonilor. Aceștia înlocuiesc procesoarele electronice cu modele fotonice care încorporează lasere și alte componente luminoase. Deși există scepticism printre unii observatori că tehnologia poate transforma computerul analogic, cercetătorii din spațiul optic construiesc acum sisteme care demonstrează beneficii semnificative în AI și învățarea profundă.
„Procesoarele fotonice pot rezolva blocajele asociate cu sistemele electrice de calcul actuale. Sunt extrem de eficiente din punct de vedere energetic și pot depăși ratele standard de ceas ale sistemelor electronice cu aproape două ordine de mărime”, potrivit Maxim Karpov, cercetător la Elveția. École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). Cu toate acestea, rămân provocări considerabile în optimizarea fotonicii în circuitele integrate, inclusiv găsirea amestecului potrivit de materiale pentru a înlocui siliciul, care nu funcționează bine cu tehnici optice și de ambalare îmbunătățite.
Figura. Demonstrarea principiului care stă la baza procesorului fotonic, arătând răspândirea luminii într-o matrice de materiale cu schimbare de fază.
Cu toate acestea, tehnologia apare din laboratoarele de cercetare și apare în sistemele din lumea reală, inclusiv de la câteva startup-uri comerciale. Posibilitățile sunt deosebit de atrăgătoare în domenii precum învățarea profundă, învățarea automată și calculul cuantic. Progresele tehnice, inclusiv miniaturizarea și ambalarea mai bună, împing domeniul înainte cu rapiditate. Spune Karpov, „Calcul fotonic și în special domeniul de calcul fotonic integrat, care utilizează cipuri pe bază de siliciu pentru procesarea semnalului optic, evoluează în mod activ și începe să aibă un impact”.
Văzând Lumina
Ideea utilizării luminii pentru a accelera procesarea își are rădăcinile în cercetările din anii 1980. Cu toate acestea, până de curând, ideea se blocase în mare parte. În primul rând, nivelul de miniaturizare necesar componentelor nu a existat. Pe de altă parte, laserele și alte componente nu erau pregătite pentru primetime. Ca urmare, accentul a rămas în cea mai mare parte pe obținerea de câștiguri de performanță din cadrele de calcul convenționale.
Deși încă există provocări în spațiul optic - de exemplu, nu este clar dacă cercetătorii ambalează fotonica într-un mod care oferă de fapt beneficii pe scară largă în sistemele de calcul generale - domeniul avansează. "Odată cu creșterea învățării automate și a inteligenței artificiale, procesoarele fotonice au găsit un domeniu în care poate străluci. Creșterea volumelor de date aduce tehnologiile electronice actuale la limitele lor", spune Johannes Feldmann, cercetător postdoctoral la Universitatea Oxford din Marea Britanie.
Tehnologia optică, deja utilizată pe scară largă pentru cablare, comunicații și, din ce în ce mai mult, interconexiunile sistemelor, urmărește direct limitările din ce în ce mai mari din jurul arhitecturii Legii lui Moore și von Neumann. Când sarcinile intensive de calcul, cum ar fi învățarea profundă, sunt aruncate la procesoarele electronice, acestea se sufocă cu sarcini avansate și devorează energie. În plus, extinderea sistemelor pentru a gestiona sarcini din ce în ce mai complexe este prohibitivă. Pe de altă parte, optica excelează cu funcții liniare de precizie scăzută. „Aici este locul în care procesoarele fotonice provoacă procesoarele electronice: ca acceleratori hardware pentru inteligența artificială”, spune Feldmann.
Este important să recunoaștem diferențele cheie dintre sistemele electrice și optice, spune Nathan Youngblood, profesor asistent la Departamentul de Inginerie Electrică de la Universitatea din Pittsburgh. La cel mai elementar nivel, sistemele electrice modifică în mod constant numărul de electroni dintr-o linie, încarcând și descarcând astfel interconexiunile metalice care se întind pe două porți logice pe cip. "În principiu, optica nu este limitată de încărcarea și descărcarea liniei de interconectare, așa că puteți transfera date la viteze mult mai mari. Nu aveți un compromis între consumul de energie și modulare."
Fotonii sunt atractivi pentru efectuarea de calcule deoarece, spre deosebire de electroni, ei pot ocupa aceeași stare fizică ca și alți fotoni. Acest lucru le face mai eficiente și mai potrivite pentru a gestiona înmulțirile vector-matrice (MVM) și convoluțiile utilizate pentru învățarea profundă. Semnalele luminoase, care sunt modulate pentru a codifica vectorii de date de intrare, sunt trimise către cipul optic. „Lumina se propagă apoi prin rețeaua ghidurilor de undă fotonice. Este atenuată pasiv și amestecată pentru a o transforma astfel încât să se conformeze matricei de date pe care dorim să o folosim pentru multiplicare”, explică Karpov. Pe măsură ce cipul generează ieșire, lumina care poartă rezultatul operației de multiplicare este detectată.
„Multe dintre obstacolele care au împiedicat tehnologia să avanseze sunt acum rezolvate”.
Deoarece fotonii se pot propaga în interiorul cipului într-un mod ultra-eficient, sistemul folosește puterea pe care o consumă la maximum. În același timp, viteza de modulare a luminii poate atinge cu ușurință zeci de gigaherți, ceea ce mărește radical debitul sistemului în comparație cu componentele electronice. În cele din urmă, mai multe elemente pot fi plasate pe un singur cip, inclusiv modulatoare, detectoare și chiar surse de lumină. Acest lucru face ca tehnologia să fie ideală pentru o mare varietate de alte utilizări, inclusiv transmisia optică de date, spectroscopie, LiDAR, scanări RMN și chiar comutarea circuitelor optice în centrele de date.
Aceste progrese alimentează noile platforme fotonice care utilizează materiale precum nitrura de siliciu și niobatul de litiu și procese de fabricare a ghidurilor de undă fotonice cu pierderi extrem de reduse bazate pe aceste materiale. Între timp, un număr tot mai mare de turnătorii comerciale sunt echipate pentru a construi circuite integrate fotonice (PIC-uri), iar companii startup precum Lightelligence, Lightmatter și Optalysys introduc soluții care abordează diverse sarcini avansate de calcul și comunicații. Youngblood spune: „Multe dintre obstacolele care au împiedicat tehnologia să avanseze sunt acum rezolvate”.
Design-uri pe viteză
Descoperiri semnificative în calculul fotonic au apărut în ultimii ani. Unele dintre cele mai mari progrese gravitează în jurul modului fundamental în care sunt proiectate și construite aceste sisteme. Ambalajele și interconexiunile evoluează rapid și permit capabilități și mai sofisticate. Karpov spune: „Asistăm la o tranziție treptată de la componente fotonice bazate pe cip izolate la sisteme fotonice mai complexe, în care diverse tehnologii și platforme de materiale sunt integrate pe același cip într-un mod hibrid”.
De fapt, ambalajul este crucial. „Fără ambalajul potrivit, nu puteți profita pe deplin de funcționalitatea și performanța circuitelor integrate”, spune Paul Fortier, inginer senior pentru Dezvoltarea ambalajelor fotonice la unitatea de asamblare și testare a IBM din Bromont, Canada. „Ansamblul fotonic moștenit este prea adesea manual, consumator de timp și este dificil de a aduce tehnologia în producția de mare volum”. IBM se concentrează pe dezvoltarea de interconexiuni optice cu pierderi reduse, ambalaje de management termic, integrarea fotonicii cu microelectronica și miniaturizarea suplimentară a componentelor. Scopul este de a „permite luminii să intre și să dezactiveze cipurile cu cea mai mare lățime de bandă în cel mai mic spațiu, fiind în același timp ieftin, fiabil și scalabil pentru automatizare”, spune el.
În februarie 2021, domeniul a făcut un salt înainte semnificativ când un grup de cercetători – inclusiv Karpov, Young-blood și Feldmann – a introdus o nouă arhitectură pentru fotonică care combină procesarea și stocarea datelor pe un singur cip. Cu acest design, grupul a dezvoltat un accelerator hardware pentru MVM-uri care servește drept bază pentru rețelele neuronale. Bazându-se pe lungimi de undă luminoase diferite care nu interferează între ele, ei au reușit să construiască un procesor care se ocupă de calcule paralele complexe și care produce rezultate extrem de precise la operațiunile de convoluție.
Cadrul tehnologic, care este construit folosind piepteni de frecvență optică (microcombs) bazați pe microrezonatoare, oferă o modalitate simplă și directă de a paraleliza operațiunile de calcul pe procesoare fotonice, explică Karpov. Micropieptenii creează surse de lumină ultra-compacte care oferă mai multe frecvențe optice distanțate echidistant. Acestea permit nucleului tensorului fotonic să găzduiască transferul și calculul simultan de date la viteze comparabile cu cele ale rețelelor de fibră, generând în același timp căldură aproape de zero.
Cu toate acestea, sunt necesare progrese suplimentare pentru a împinge tehnologia în curentul principal, în special în domenii precum viziunea artificială, care necesită calcule ultra-rapide, spune Youngblood. Un obstacol, deocamdată, este că dispozitivele fotonice sunt fizic mai mari decât tranzistoarele electronice – chiar dacă densitatea de calcul, viteza și ieșirea sunt considerabil mai mari pentru fotonică. Acest lucru face ca cipurile optice să nu fie adecvate pentru anumite sarcini și situații. Un alt factor este că anumite tipuri de procesoare optice, cum ar fi modelele de spațiu liber care se bazează pe optica difractivă, introduc bariere legate de stabilitatea configurației și vitezele lente de modulare a modulatorilor spațiali de lumină, explică Feldmann.
Scalare poate fi, de asemenea, o problemă, deoarece arhitecturile fotonice se bazează în continuare pe circuite electronice de control, care creează un blocaj. „Procesorul fotonic în sine ar putea gestiona cu ușurință rate de date mult mai mari”, spune Feldmann. „Cipul fotonic funcționează la un nivel de putere foarte scăzut. Cu toate acestea, circuitul de control electronic care îl conduce introduce cerințe de putere mult mai mari.” Aceasta înseamnă că sunt necesare îmbunătățiri suplimentare în domeniul electronicii pentru a conduce o performanță fotonică mai bună.
În cele din urmă, turnătoriile fotonice rămân relativ imature, iar fabricarea circuitelor fotonice trebuie să fie mai reproductibilă în specificațiile componentelor individuale, cum ar fi multiplexoarele și sursele de lumină, adaugă el.
Un viitor strălucit?
Juriul este încă în discuție dacă fotonica va oferi beneficii de nișă pentru calcul sau va revoluționa spațiul. „Este posibil ca fotonica să joace un rol în unele aspecte analogice ale calculului, cum ar fi sistemele de rețele neuronale. Și există un mare potențial ca fotonica să ajute la ameliorarea blocajului comunicațiilor de la marginea cipurilor electronice”, spune Rod Tucker, Melbourne. Profesor emerit laureat la Universitatea din Melbourne și fost director al Institutului pentru o societate activată în bandă largă (IBES).
Cu toate acestea, Tucker consideră că rămân provocări formidabile pentru schimbarea procesării electronice digitale cu procesarea fotonică digitală. Ca rezultat, un computer fotonic de uz general nu este probabil să apară în curând. „Nu există niciun dispozitiv fotonic care să se apropie de o poartă electronică digitală în ceea ce privește miniaturizarea, consumul redus de energie pe operațiune, restaurarea nivelului logic și suprimarea zgomotului. Și niciun dispozitiv fotonic nu poate stoca un pic de date digitale la fel de eficient sau atât timp cât o celulă de memorie electronică”, explică el.
Mai mult, Tucker spune: „Au existat exemple recente de experimente inteligente care arată cum dispozitivele fotonice pot emula electronica digitală, dar provocările apar atunci când cineva încearcă să crească la capacitatea de procesare a unui cip electronic de ultimă generație care conține milioane de dispozitive cu consum foarte scăzut de energie”. El crede că concentrarea pe comparații directe și corecte cu electronicele digitale de ultimă generație este esențială.
Feldmann spune că criticii ratează adesea semnul cu privire la rolul fotonicii. „Un procesor optic de uz general nu este foarte aproape de realitate, dar procesoarele fotonice strălucesc în prezent în accelerarea sarcinilor de lucru AI”. De exemplu, Lightmatter — un startup de AI de fotonică cu rădăcină în MIT — generează 1,2 milioane de inferențe pe secundă pe o arhitectură de învățare profundă ResNet50, față de 300.000 pe un GPU Nvidia DGX. „Acesta este pentru un sistem electro-optic hibrid complet”, notează el. „Alte startup-uri care se concentrează pe operațiuni teoretice pe secundă (TOPs/W) au depășit, de asemenea, electronica cu o marjă substanțială”.
Doar beneficiile acestui lucru ar putea fi semnificative. De exemplu, calcularea legată de inteligența artificială consumă deja o bucată considerabilă de energie globală, iar linia de tendință indică faptul că cererea crescută de resurse de calcul este aproape sigură în viitor, în special deoarece vehiculele autonome, robotica și alte mașini necesită intrări mai mari de date și ieșire. Durabilitatea globală atârnă în balanță. „Procesoarele fotonice ar putea reduce în mod substanțial consumul de energie”, subliniază Feldmann.
Cu toate acestea, cele mai mari câștiguri s-ar concentra probabil pe rate de ceas radical mai ridicate și pe paralelizare, care duc învățarea automată și învățarea profundă la un nivel cu totul diferit și deblochează rezultate irealizabile anterior. Semnalele optice pot fi modulate până la 100 GHz, ceea ce deschide ușa către noi și diferite utilizări. „Deocamdată, procesarea fotonică are sens acolo unde este nevoie atât de un randament mare, cât și de un nivel ridicat de paralelizare în operațiunile liniare, cum ar fi înmulțirile matrice-vector”, spune Feldmann.
Deși microprocesoarele electronice vor continua să servească drept coloană vertebrală a calculului în viitorul apropiat, sistemele fotonice ar putea începe să schimbe calculul și multe aspecte ale vieții. Pe măsură ce cercetătorii învață cum să integreze complet componentele electronice și fotonice în sisteme unice și să le împacheteze eficient, Markov vede un viitor strălucit pentru domeniu. În cele din urmă, „tehnologia va duce probabil la o varietate de procesoare fotonice specifice aplicației, care vor sprijini progresele continue în tehnologia digitală și creșterea calculului cuantic”.
Lectură suplimentară
Patterson, D., De Sousa, I. și Archard, L.
Viitorul ambalajului cu fotonica de siliciu. Chip Scale Review, ianuarie 2017, https://www.ibm.com/downloads/cas/M0NL8N85
Feldmann, J., Youngblood, N. Karpov, M., Gehring, H., Li, X., Stappers, M., Le Gallo, X., Fu, A., Lukashchuk, A., Raja, A.S., Liu , J., Wright, C.D., Sebastian, A., Kippenberg, T.J., Pernice, W.H.P. și Bhaskaran, H.
Procesare convoluțională paralelă folosind un miez tensor fotonic integrat. Nature, 589, pp.52–58 (2021), 23 februarie 2021.
Shastri, B.J., Tait, A.N. Ferreira de Lima, T., Pernice, H.P., Bhaskaran, H., Wright, C.D. și Prucnal, P.R.
Photonics for Artificial Intelligence and Neuromorphic Computing, Nature Photonics, 15, pp. 102–114 (2021), 29 ianuarie 2021.
Autor
Samuel Greengard este un autor și jurnalist cu sediul în West Linn, OR, SUA.
Niciun comentariu:
Trimiteți un comentariu