Что такое оптический компьютер и заменит ли он обычные устройства? Отвечаем в 6 карточках
Что такое оптический компьютер и заменит ли он обычные устройства? Отвечаем в 6 карточкахСовременные компьютеры потребляют все больше энергии, их эффективность уже не всегда удовлетворяет человека. Выходом из положения многие называют создание оптических компьютеров. ITMO.NEWS и профессор Университета ИТМО Иван Иорш кратко объясняют, что это такое.
- Что такое оптический компьютер?
- Каков принцип его работы?
- Почему все хотят заменить им обычный компьютер?
- Часто еще говорят, что оптический компьютер будет более энергоэффективным, но свет там появляется не просто так. На это тоже тратится энергия. Или нет?
- Раз это так эффективно, почему его до сих пор не создали?
- А не проще ли совершенствовать стандартные компьютеры?
К началу
Константин Крылов
Журналист
Теги
- Наука
- Фотоника
- Популярная наука
- Оптический компьютер
- Карточки
Как расшифровать геном и изобрести новое лекарство, не вставая из-за компьютера, — 8 карточек о биоинформатике
Как ученые расшифровывают геномы и зачем это нужно? Отвечаем в 9 карточках
Новейшая наука с корнями в Древнем Риме: что такое нанофотоника и как ее изучают?
2023 © ITMO.
Учредитель: Университет ИТМО
Главный редактор: Зайцева Ольга Владимировна
Правила использования контента
Адрес учредителя и редакции: 197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д. 49
Сетевое издание ITMO.NEWS зарегистрировано в Роскомнадзор 30.08.2017
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 70637
Возрастное ограничение: 16+
Новый оптический процессор способен выполнять сложнейшие математические преобразования буквально со скоростью света
Новости
6 октября 2021
—
Различные виды сложных математических преобразований, таких, к примеру, как преобразование Фурье, достаточно широко используются в самых различных областях для обработки данных со всевозможных датчиков, данных фотоизображений и видеосъемки. Однако в большинстве случаев такие преобразования выполняются при помощи достаточно традиционных процессоров, ограниченных собственной вычислительной мощностью.
И в особо тяжелых случаях, к примеру, при увеличении объема потока информации или увеличении размеров обрабатываемых изображений, даже использование специализированных высокопроизводительных DSP-процессоров не обеспечивает необходимого результата. Выходом из таких ситуаций может стать использование оптических процессоров, способных выполнять буквально со скоростью света любую математическую обработку, невзирая на уровень ее сложности.
Не так давно группа исследователей из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали основанный на технологиях глубинного машинного обучения метод, позволяющий рассчитывать и создавать специализированные оптические процессоры, предназначенные для вычислений математических преобразований практически любого уровня сложности. Оптический процессор представляет собой набор дифракционных решеток с очень сложной трехмерной структурой, установленных на определенном расстоянии друг от друга. Поток света, являющийся носителем исходной информации, проходя через последовательность дифракционных решеток, подвергается трансформациям и на выходе из процессора содержит в себе результаты математической обработки.
Достаточно просто догадаться, что весь алгоритм математических преобразований закодирован именно в виде количества, структуры дифракционных решеток и расстояния между ними. К сожалению, такой подход позволяет выполнять только один вид математических преобразований, но эти преобразования выполняются буквально со скоростью света и без каких-либо существенных затрат энергии, ведь все компоненты оптического процессора являются полностью пассивными компонентами. Единственными активными компонентами здесь являются источник света, модулятор, позволяющий закодировать в свете исходную информацию, и фотодетектор, считывающий результаты обработки. Но все эти компоненты не являются частью оптического процессора, они обеспечивают его работу, подобно микросхемам чипсета на материнских платах обычных компьютеров.
Во время исследований калифорнийские ученые, используя разработанный ими метод, создали ряд оптических процессоров, выполняющих определенный вид линейных математических преобразований, включая преобразования Фурье, обработку визуальной информации, фильтрацию и амплитудные преобразования зашумленных сигналов.
Поделиться
Отправить
Твитнуть
Отправить
Научный портал “Атомная энергия 2.0“ – это открытое к сотрудничеству прогрессивное цифровое СМИ с элементами управления ядерными знаниями, семантического анализа и ценностного лидерства, ставящее своей целью решение ключевых социально-ориентированных задач фундаментальной системообразующей атомной отрасли:
– образования и общения широкой общественности и специалистов об инновационном развитии экологически устойчивых, эффективных и полезных ядерных и радиационных наук и технологий в России и мире,
– формирования популярного сообщества ученых, инноваторов, деловых, государственных, общественных и экологических лидеров, открыто поддерживающих их дальнейшее развитие и изучение,
– формирования популярного сообщества компаний и организаций, открыто обменивающихся передовым опытом, знаниями, культурой, возможностями, инновациями и инициативами,
– и поддержки и привлечения талантливой и амбициозной молодежи к реализации длительных и успешных профессиональных карьер в атомной и смежных индустриях.
Мы предлагаем Вашей организации стать одним из партнеров нашего просветительского проекта и получить уникальный пакет профессиональных коммуникационных и рекламных услуг.
Почему нужна атомная энергетика?
Первый в мире сверхбыстрый процессор фотонных вычислений, использующий поляризацию
Авторы и права: Джун Санг Ли, Оксфордский университетВ статье, опубликованной сегодня в журнале Science Advances
, исследователи из Оксфордского университета разработали метод, использующий поляризацию света для максимального увеличения плотности хранения информации и производительности вычислений с использованием нанопроводов. У света есть полезное свойство — разные длины волн света не взаимодействуют друг с другом — характеристика, используемая оптоволокном для передачи параллельных потоков данных. Точно так же разные поляризации света не взаимодействуют друг с другом. Каждая поляризация может использоваться как независимый информационный канал, что позволяет хранить больше информации в нескольких каналах, значительно повышая плотность информации.
В сотрудничестве с профессором К. Дэвидом Райтом из Эксетерского университета исследовательская группа разработала нанопроволоку HAD (гибридизированный активный диэлектрик) с использованием гибридного стекловидного материала, который проявляет переключаемые свойства материала при освещении оптическими импульсами. Каждая нанопроволока показывает избирательные ответы на определенное направление поляризации, поэтому информация может обрабатываться одновременно с использованием нескольких поляризаций в разных направлениях.
Используя эту концепцию, исследователи разработали первый фотонный вычислительный процессор, использующий поляризацию света.
Фотонные вычисления осуществляются через несколько каналов поляризации, что приводит к увеличению вычислительной плотности на несколько порядков по сравнению с обычными электронными чипами. Скорость вычислений выше, потому что эти нанопроволоки модулируются наносекундными оптическими импульсами.
С момента изобретения первой интегральной схемы в 1958, размещение большего количества транзисторов в электронном чипе заданного размера было основным средством максимизации вычислительной плотности — так называемый «закон Мура». Однако с учетом того, что искусственный интеллект и машинное обучение требуют специализированного оборудования, которое начинает раздвигать границы устоявшихся вычислений, доминирующим вопросом в этой области электронной инженерии был «Как мы можем упаковать больше функций в один транзистор?»
Уже более десяти лет исследователи из лаборатории профессора Хариша Бхаскарана на факультете материалов Оксфордского университета изучают возможность использования света в качестве средства для вычислений.
Нанопроволока с гибридным активным диэлектриком (HAD) избирательно переключается по поляризации, и реализуются параллельные фотонные вычисления.
Профессор Бхаскаран, руководивший работой, сказал: «Это только начало того, что мы хотели бы видеть в будущем, а именно использование всех степеней свободы, которые предлагает свет, включая поляризацию, для резкого распараллеливания обработки информации. Определенно рано. -сценическая работа, но супер захватывающие идеи, которые сочетают в себе электронику, нелинейные материалы и вычисления. Множество захватывающих перспектив, над которыми всегда приятно поработать.”
Дополнительная информация: Джун Санг Ли и др., Поляризационно-селективная реконфигурируемость в нанопроволоках с гибридным активным диэлектриком, Science Advances (2022). DOI: 10.1126/sciadv.abn9459. www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn9459
Предоставлено Оксфордский университет
Цитата :
Первый в мире процессор для сверхбыстрых фотонных вычислений с использованием поляризации (15 июня 2022 г.
)
получено 9 марта 2023 г.
с https://phys.org/news/2022-06-world-ultra-fast-photonic-processor-polarization.html
Этот документ защищен авторским правом. Помимо любой добросовестной сделки с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.
Оптические процессоры освещают путь к вычислению коэффициента деформации
Вычисления со скоростью света назревали уже давно, но новое поколение оптических процессоров обещает быть быстрее и холоднее, чем существующие электронные процессоры.
Данные передавались по глобальным сетям в виде световых импульсов на протяжении десятилетий, но оптические (или фотонные) вычисления медленно справляются с задачами перемещения данных в форме света на уровне процессора: фотоны оказались намного сложнее для обработки. трафик, чем электроны. И хотя обычная обработка данных с каждым годом становилась все быстрее, казалось, что у технологов мало стимулов для решения оптической головоломки.
Однако в настоящее время общепризнано, что прирост вычислительной производительности при использовании традиционных процессорных архитектур зашел в тупик. Хуже того, физические ограничения на количество ядер, которые можно втиснуть в обычную ИС, достигаются точно так же, как передовые приложения в области ИИ и квантовых вычислений нуждаются в большей — гораздо большей — вычислительной мощности, чтобы окупить свою работу.
Конечно, закон Мура можно немного изменить с помощью параллельной обработки, которая разделяет и выполняет вычислительные задачи на нескольких микропроцессорах одновременно. Но параллельная обработка также имеет свои ограничения и может добавить дополнительные уровни сложности к и без того очень сложным рабочим нагрузкам.
Более того, обычные вычисления с высокой плотностью ядер требуют сотен тераватт драгоценной энергии и выделяют огромное количество грязного тепла. Поэтому, когда такие аналитики, как ReportLinker, заявляют, что оптические процессоры уменьшат количество энергии, потребляемой некоторыми критически важными приложениями, по меньшей мере на 50 процентов, ИТ-индустрия обязательно примет это к сведению.
Если эта цифра окажется осуществимой, возможности платформ на основе оптических процессоров будут очень привлекательными для операторов центров обработки данных, стремящихся предложить клиентам частного облака максимальную вычислительную мощность (это также чище).
Таким образом, все веские причины для недавнего возрождения инноваций в области полностью оптических вычислений, которые исходят от ученых-исследователей, представителей отрасли и стартапов, каждый из которых убежден, что оптическая обработка данных окажет серьезное преобразующее влияние на ИТ в ближайшем будущем. полувека. Рыночные возможности, безусловно, есть, считают прогнозисты: по данным аналитика ReportLinker (декабрь 2020 г.), к 2025 г. мировой рынок фотонных процессоров, по прогнозам, будет стоить 20,13 млн долларов (14,29 млн фунтов стерлингов) — это годовой темп роста (CAGR) 28,3% за прогнозный период.
Хотя прирост производительности часто называют основным фактором в пользу оптической обработки, снижение энергопотребления и нагрева также является важным фактором, утверждают сторонники оптики.
Насыщение в масштабировании Деннарда — «закон», который гласит, что, хотя транзисторы могут уменьшаться, а их энергопотребление — нет, — привело к тому, что высокопроизводительные электронные ИС текущего поколения достигли предела охлаждения, — говорит Ник Харрис, генеральный директор Lightmatter. -up, которая анонсировала свой фотонный процессор AI в августе 2020 года, а двумя месяцами позже Lightmatter Passage — программируемое фотонное межсоединение в масштабе пластины, которое позволяет массивам разнородных чипов взаимодействовать.
«Чтобы и дальше стимулировать рост вычислительных ресурсов, необходимых для разработки и выполнения современных моделей нейронных сетей, приложениям ИИ требуется повышенная скорость вычислений с энергоэффективностью», — говорит Харрис. Оптические вычисления в настоящее время являются «единственным решением, способным поддерживать темпы инноваций в области искусственного интеллекта, необходимые для окупаемости инвестиций».
Специалист по оптическим сопроцессорам Optalysys, генеральный директор и основатель доктор Ник Нью соглашается.
В качестве примера он приводит Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) OpenAI — модель авторегрессивного языка, которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человеческий.
«GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров — это более чем на два порядка больше, чем у его предшественника, GPT-2», — объясняет Нью. «Запуск подобных моделей на выделенном оборудовании, таком как Google TPU 3.0 AI ASIC, включает водяное охлаждение каждого из [285 000] ядер ЦП мощностью 300 Вт. Без принятия принципиально иных методов обработки данных у нас остается возможность использовать больше ядер, больше охлаждения и, в конечном итоге, все больше электроэнергии. Это нежизнеспособно».
New полагает, что рынок ИТ должен признать, что актуальность закона Мура (наблюдение о том, что количество транзисторов в плотной интегральной схеме удваивается примерно каждые два года) устарела, и что фотонная обработка требует различных способов понимания обеспечения вычислительная мощность.
Однако это не означает, что прогресс в развитии оптических/фотонных процессоров будет незаконным.
«Оптические вычисления будут подчиняться множеству «законов», охватывающих не только физический размер модуляторов, но и эффективность электрооптического и аналого-цифрового преобразования сигналов и чувствительность фотодетекторов», — предсказывает Нью.
По словам Харриса из Lightmatter, оптические вычислительные технологии ориентированы на процесс вывода в контексте ИИ с двумя основными показателями производительности: количество выводов в секунду (IPS) и количество выводов в секунду на ватт (IPSW). . Он говорит: «Закон фотонных вычислений, эквивалентный закону Мура, гласит, что IPS и IPSW [отныне] будут удваиваться каждые два года — и это действительно является целью моей команды».
Харрис добавляет: «Размеры оптических устройств вряд ли претерпят значительное уменьшение площади каждого компонента, но масштабирование производительности фотонных компьютеров, вероятно, значительно увеличится.
Это связано с возможностью увеличения количества цветов — то есть длин волн — в фотонном компьютере, которые могут одновременно обрабатываться вычислительным ядром, а также тактовой частоты».
Optalysys запустила свой фотонный сопроцессор Fourier Engine, FT: X 2000, в марте 2019 года.. Он основан на преобразовании Фурье, математическом преобразовании, которое разлагает функции, зависящие от пространства или времени, на функции, зависящие от пространственной или временной частоты. Этот термин относится как к представлению в частотной области, так и к математической операции, которая связывает представление в частотной области с функцией пространства или времени.
«Интегрированный кремниевый фотонный сопроцессор Optalysys имеет оптические схемы, построенные на одном куске кремния», — говорится в сообщении компании. «Он использует интерференционные свойства света для выполнения преобразования Фурье со скоростью и энергопотреблением, которые ранее были невозможны».
Подход Lightmatter основан на так называемой архитектуре программируемого нанофотонного процессора, оптического процессора, реализованного в кремниевой фотонике, который выполняет матричные преобразования света.
Это основано на массиве двумерных интерферометров Маха-Цендера (MZI), изготовленных в процессе кремниевой фотоники. Интерферометр Маха-Цендера — это устройство, используемое для определения относительных изменений фазового сдвига между двумя коллимированными световыми лучами, полученными путем разделения света от одного источника.
«Для реализации матричного произведения N на N наш подход требует N² MZI — такое же количество вычислительных элементов, которое используется систолическими массивами MAC [Multiply-Accumulate]», — объясняет Харрис. «Математически каждый MZI выполняет матрично-векторное произведение 2 на 2. Вместе вся сетка MZI умножает матрицу N на N на вектор из N элементов. Вычисления происходят по мере того, как свет проходит от входа к выходу массива MZI в течение времени прохождения оптических сигналов около 100 пикосекунд — меньше, чем один тактовый цикл большинства компьютеров».
В начале этого года международная исследовательская группа из университетов Мюнстера, Оксфорда, Эксетера, Питтсбурга, Федеральной политехнической школы Лозанны совместно с IBM Research Zurich объявила о разработке архитектуры ИС ускорителя, которая сочетает в себе интегрированные фотонные устройства с фазовой -изменение материалов (PCM) для обеспечения умножения матрицы на вектор (MV) — расчеты, которые считаются обязательными для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.
Команда разработала «интегрированный фотонный сопроцессор с фазовым переходом» — или сокращенно фотонный процессор (PPU). Это новый тип фотонного тензорного процессора (ускоритель искусственного интеллекта ASIC, разработанный Google для машинного обучения нейронных сетей), который способен выполнять несколько умножений MV одновременно и параллельно, используя частотную гребенку на основе чипа в качестве источника света. , а также мультиплексирование с разделением по длине волны (мультиплексирование нескольких оптических несущих сигналов в одно оптическое волокно с использованием различных длин волн лазерного излучения).
Элементы матрицы были сохранены с использованием материалов с фазовым переходом — того же материала, который используется для перезаписываемых дисков DVD и Blu-ray — что позволяет сохранять состояния матрицы без необходимости подачи энергии.
«С точки зрения дифференциации, я бы сказал, что PPU обеспечивает гораздо более широкую полосу пропускания, чем «основные» подходы фотоники, которые основаны на манипулировании оптической фазой и требуют когерентных источников света», — объясняет профессор С.
Дэвид Райт из Эксетерского университета. «В этом подходе используются энергонезависимые модули PCM, которые позволяют нашему устройству одновременно выполнять функции памяти и процессора. Элементы матрицы хранятся непосредственно в устройстве, выполняющем умножение матрицы на вектор — отдельная память не требуется».
В своих экспериментах команда использовала PPU в так называемой сверточной нейронной сети для распознавания рукописных чисел и фильтрации изображений. Проект PPU претендует на то, чтобы первым применить частотные гребенки в области искусственных нейронных сетей.
У PPU может быть широкий спектр применений, говорит коллега Райта по команде Хариш Бхаскаран, профессор прикладных наноматериалов в Оксфордском университете. «Например, он может быстро и эффективно обрабатывать огромные наборы данных, используемых для медицинских диагнозов, например, от КТ, МРТ и ПЭТ-сканеров».
Оптический ускоритель Массачусетского технологического института
Кодирование данных с помощью оптических сигналов
В 2019 году исследователи Исследовательской лаборатории электроники Массачусетского технологического института начали разработку чипов оптического ускорителя для оптических нейронных сетей.
Их прототипы работали с гораздо большей эффективностью, чем электронные процессоры, но полагались на громоздкие оптические компоненты, которые ограничивали бы их использование относительно небольшими сетями.
С тех пор та же команда описала дальнейшее развитие оптического ускорителя, основанное на более компактных оптических компонентах и методах обработки оптических сигналов. Это масштабируется для нейронных сетей, которые намного больше, чем могут обрабатывать эквивалентные электронные процессоры, утверждает Массачусетский технологический институт.
Вместо того, чтобы полагаться на матричное умножение с использованием интерферометров Маха Цендера (которые, по словам Массачусетского технологического института, накладывают ограничения на масштабирование), процессор полагается на более компактную, энергоэффективную оптоэлектронную схему, которая кодирует данные с помощью оптических сигналов, но использует «сбалансированное гомодинное обнаружение». ‘.
Бристольский университет квантовой инженерии
В поисках одиночных малошумящих фотонов
Другая исследовательская группа из Лаборатории квантовых инженерных технологий Бристольского университета сосредоточилась на потенциале оптической обработки для приложений квантовых вычислений.
«Критической проблемой, ограничивающей масштабирование интегрированной квантовой фотоники, является отсутствие встроенных в процессор источников, способных генерировать высококачественные одиночные фотоны», — объясняет руководитель проекта доктор Стефано Паэсани.
«Без источников фотонов с низким уровнем шума ошибки в квантовых вычислениях быстро накапливаются, когда [увеличивается] сложность схемы, что приводит к тому, что вычисления перестают быть надежными. Более того, оптические потери в источниках ограничивают количество фотонов, которые квантовый компьютер может произвести и обработать».
Бристольская группа в партнерстве с итальянским Университетом Тренто разработала метод для решения этой проблемы и при этом разработала то, что они заявляют как первый интегрированный источник фотонов, совместимый с крупномасштабной квантовой фотоникой: метод, называемый «между -модальное спонтанное четырехволновое смешение». При этом множественные моды света, распространяющегося через кремниевый волновод, интерферируют нелинейно.
«Это создает идеальные условия для генерации одиночных фотонов», — говорит доктор Паэсани. «Кроме того, устройство было изготовлено с использованием КМОП-совместимых процессов на коммерческом кремниевом заводе, что означает, что тысячи источников могут быть легко интегрированы в одно устройство».
NTT «Транзистор O-E-O»
Нанорезонаторы действуют как нанопереключатели
В 2019 году в Японии исследовательская группа NTT Basic Research Laboratories построила PAXEL (Photonic AccELerator), электрооптический модулятор, работающий на скорости 40 Гбит/с, но потребляющий всего 42 аттоджоуля на бит. Затем исследователи сконструировали фотоприемник (опто-электрический или O-E преобразователь) на основе тех же технологий, который мог работать на скорости 10 Гбит/с, потребляя на два порядка меньше энергии, чем другие оптические системы, всего 1,6 фемтоджоуля на бит. . O-E не требует усилителя (что снижает потребность в мощности) и имеет низкую емкость, всего несколько фемтофарад.
