라이트 동력 칩은 AI 효율을 향상시킵니다

인공 지능은 급격히 발전하고 있지만 증가하는 전력 요구는 중요한 도전이되고 있습니다.플로리다 대학교의 한 팀은 이러한 부담을 극적으로 완화시킬 수있는 새로운 실리콘 광 칩을 개발했습니다.전기 만 대신 레이저 라이트를 사용함으로써 칩은 기존 칩보다 최대 100 배 높은 AI 모델의 핵심 패턴 인식 단계 인 컨볼 루션 작업을 수행합니다.이 도약 전진은 기계 학습의 가장 힘이 많은 측면 중 하나를 다루며 AI를 스케일링하기위한 지속 가능한 경로를 제공합니다.



이 혁신은 초트라틴 프레 넬 렌즈를 실리콘에 직접 통합하여 광학 컨볼 루션 온 칩을 가능하게합니다.입력 데이터는 빛으로 변환되고 렌즈를 통과 할 때 처리 한 다음 다시 디지털 신호로 변환됩니다.초기 테스트는 필기 숫자를 분류 할 때 약 98%의 정확도를 달성하고 전통적인 전자 칩과 일치하지만 거의 0 에너지 비용으로 프로토 타입이 약 98% 정확도를 달성합니다.효율성을 넘어서, 칩은 또한 파장 멀티플렉싱을 지원합니다. 이는 광자에 고유 한 기능 인 다양한 색상의 레이저 라이트를 사용하여 동시에 처리 할 여러 데이터 스트림을 동시에 처리 할 수 ​​있습니다.

AI의 전기 요구가 급증 할 것으로 예상되면 그 의미는 중요합니다.NVIDIA와 같은 광자 성분을 이미 실험하고있는 칩 제조업체는이 접근 방식을 채택하여 더 친환경적이고 빠른 AI 하드웨어를 구축 할 수 있습니다.광학 AI 컴퓨팅은 미래의 칩의 표준 특징이되어 지속 가능한 고성능 AI를 현실로 만듭니다.

플로리다 대학교 (University of Florida)의 Rhines 교수 인 Volker J. Scerger는“Near Zero Energy에서 주요 기계 학습 계산을 수행하는 것은 미래의 AI 시스템을위한 도약입니다.그의 동료 행보 양은 이번이 광학 컨볼 루션이 칩의 신경 네트워크에 직접 적용되었다고 강조했다.