Фотонный чип ускорит искусственный интеллект в тысячи раз

Нейросети применяются во многих областях – от медицины до управления беспилотным транспортом. По мере роста мощности систем искусственного интеллекта растет и их энергоемкость. Развитым и хорошо обученным нейросетям требуются мощные вычислительные устройства.

Снизить энергопотребление, не потеряв эффективность, призвана разработка ученых Университета Пенсильвании. Они создали кремниевую пластину на основе оптических сигналов высотой до 220 нанометров для выполнения векторно-матричного умножения. Оно лежит в основе многих задач, которые решаются с помощью нейросетей.

Обычная электроника выполняет вычисления последовательно, строка за строкой. Фотонный чип может проводить их одновременно, что существенно экономит время. Кроме того, благодаря одновременным вычислениям чипу не нужно хранить информацию в памяти. Это делает устройство более устойчивым к взлому.

Главная «фишка» новой разработки – это возможность работать с матрицами большого размера. Раньше для моделирования световых волн внутри чипов использовались сложные 3D-симуляции. Пенсильванские ученые применили более простые 2D-симуляции: их проще масштабировать при увеличении размеров матрицы.

Российская фотоника в стадии роста: исследователи и разработчики начали переходить в прикладную часть и создавать фотонные интегральные схемы и различные оптические устройства. Отрасль решает задачу локализации производства.

Сейчас под руководством правительства Москвы в Зеленограде строится завод по выпуску фотонных интегральных схем. В столице создан кластер фотоники и микроэлектроники, в который вошли центр фотоники, а также научно-технологический центр по изготовлению фотошаблонов.