Microchipurile electronice sunt în centrul lumii moderne. Sunt găsite în laptopurile noastre, pe smartphone -urile noastre, în mașinile noastre și la aparatele noastre de uz casnic. De ani buni, producătorii le -au făcut mai puternice și mai eficiente, care crește performanța a dispozitivelor noastre electronice.
Dar această tendință este acum din cauza creșterii costurilor și complexității jetoanelor de fabricație, precum și a limitelor de performanță stabilite de legile fizicii. Acest lucru se întâmplă la fel cum este nevoie de o putere de calcul sporită din cauza boom -ului din inteligenţă artificială (AI).
O alternativă la microchipurile electronice pe care le folosim în prezent sunt cipurile fotonice. Acestea folosesc lumină în loc de electricitate pentru a obține performanțe mai mari. Cu toate acestea, jetoanele fotonice nu au fost încă decolate din cauza unui număr de obstacole. Acum, două Hârtii Publicat în natură abordează unele dintre aceste blocaje rutiere, oferind pietre esențiale de pas esențiale pentru a obține puterea de calcul cerută de sisteme complexe de inteligență artificială.
Prin utilizarea luminii (fotoni) în loc de electricitate (electroni) pentru transportul și prelucrarea informațiilor, Calculul fotonic promite viteze mai mari și lățimi de bandă mai mari, cu o eficiență mai mare. Acest lucru se datorează faptului că nu suferă de pierderea curentului electric din cauza unui fenomen cunoscut sub numele de rezistenţăprecum și pierderi de căldură nedorite din componente electrice.
Calculul fotonic este, de asemenea, potrivit pentru a efectua ceea ce sunt cunoscute ca multiplicații matriceale – operații matematice care sunt fundamentale pentru AI.
Acestea sunt câteva dintre avantaje. Cu toate acestea, provocările nu sunt banale. În trecut, performanța cipurilor fotonice a fost studiată în general izolată. Dar, din cauza dominanței electronice în tehnologia modernă, hardware -ul fotonic va trebui să fie integrat cu acele sisteme electronice.
Cu toate acestea, transformarea fototonilor în semnale electrice poate încetini timpul de procesare, deoarece lumina funcționează la viteze mai mari. Calculul fotonic se bazează, de asemenea, pe operațiuni analogice, mai degrabă decât pe cele digitale. Acest lucru poate reduce precizia și poate limita tipul de sarcini de calcul care pot fi efectuate.
De asemenea, este dificil să le extindem de prototipuri mici, deoarece circuitele fotonice la scară largă nu pot fi fabricate în prezent cu o precizie suficientă. Calculul fotonic va necesita propriul software și algoritmi, compunând provocările integrării și compatibilității cu alte tehnologii.
Cele două noi lucrări din natură abordează multe dintre aceste obstacole. Bo Peng, de la compania Lightelligence cu sediul în Singapore, și colegii demonstrează un nou tip de procesor pentru calculul fotonic numit motor de calcul aritmetic fotonic (PACE). Acest procesor are o latență scăzută, ceea ce înseamnă că există o întârziere minimă între o intrare sau o comandă și răspunsul sau acțiunea corespunzătoare de către computer.
Procesorul PACE pe scară largă, care are peste 16.000 de componente fotonice, poate rezolva sarcini dificile de calcul, demonstrând fezabilitatea sistemului pentru aplicațiile din lumea reală. Procesorul arată modul în care integrarea hardware -ului fotonic și electronic, precizia și necesitatea unor software și algoritmi diferiți poate fi rezolvată. De asemenea, demonstrează că tehnologia poate fi extinsă.
Aceasta marchează o dezvoltare semnificativă, în ciuda unor limitări de viteză ale hardware -ului actual.
Într-o lucrare separată, Nicholas Harris, de la compania Lightmatter, cu sediul în California, și colegii ei descriu un procesor fotonic care a fost capabil să ruleze două sisteme AI cu o precizie similară cu cele ale procesoarelor electronice convenționale. Autorii au demonstrat eficacitatea procesorului lor fotonic prin generarea de text asemănător cu Shakespeare, clasificarea cu exactitate a recenziilor de film și jucând jocuri clasice pe computer Atari, precum Pac-Man.
Platforma este, de asemenea, potențial scalabilă, deși, în acest caz, limitările materialelor și ingineriei utilizate au redus o măsură a vitezei procesorului și a capacităților sale de calcul generale.
Ambele echipe sugerează că sistemele lor fotonice pot face parte din hardware -ul scalabil de generație următoare, care poate suporta utilizarea AI. Acest lucru ar face în sfârșit fototonică viabilă, deși vor fi necesare rafinări suplimentare. Acestea vor implica utilizarea unor materiale sau proiecte mai eficiente.
Acest articol editat este republicat din Conversația sub licență Creative Commons. Citiți Articol original.
Comentarii recente