Processador de luz processa petabytes por segundo

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Informtica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 12/01/2021

Os processadores fotnicos so ultrarrpidos, mas preciso usar alguns truques para torn-los menores. [Imagem: GWU]

Acelerador de luz

Anote a este nome: acelerador de rede neural convolucional ptica.

um novo tipo de dispositivo capaz de processar grandes quantidades de informaes, da ordem de petabytes, por segundo.

O detalhe que ele faz o processamento usando luz, em vez de eletricidade, e as redes neurais esto entre as principais ferramentas da inteligncia artificial e da computao neuromrfica.

“A ptica permite o processamento de matrizes em grande escala em um nico ciclo de tempo [clock], o que permite novos escalonamentos de vetores para realizar as convolues opticamente. Isso pode ter um potencial significativo para aplicaes de aprendizado de mquina,” disse o professor Puneet Gupta, da Universidade da Califrnia de Los Angeles, nos EUA.

Digitalizao da luz

Parece muito natural mirar no processamento ptico de dados, uma vez que a luz muito mais rpida do que os eltrons, a dissipao de calor ser mnima e o processamento pode ser massivamente paralelo, com cada cor ligeiramente diferente de luz permitindo fazer um clculo, sem precisar esperar pelos outros.

No entanto, o aprendizado de mquina baseado em fotnica normalmente limitado pelo nmero de componentes que podem ser colocados nos circuitos integrados de luz, limitando a interconectividade, enquanto os moduladores de luz impem restries de velocidade.

Para superar esses problemas, a equipe substituiu os moduladores espaciais de luz por uma tecnologia digital baseada em espelhos, desenvolvendo assim um sistema pelo menos 100 vezes mais rpido.

O sincronismo no-iterativo deste processador, juntamente com a programao rpida e a paralelizao massiva, permitiram que o sistema de aprendizado de mquina ptico superasse at mesmo as unidades de processamento grfico topo de linha em mais de 10 vezes, com espao para otimizao adicional, j que se trata apenas de um prottipo inicial.

 

Processador de luz processa petabytes por segundo

Ao contrrio dos softwares tradicionais, que rodam iterativamente, o processamento por luz massivamente paralelo. [Imagem: Mario Miscuglio et al. – 10.1364/OPTICA.408659]

 

ptica de Fourier

Ao contrrio do paradigma atual do hardware de aprendizado de mquina eletrnico, que processa informaes sequencialmente, este processador usa a ptica de Fourier, um conceito de filtragem de frequncia (cores) que permite realizar as convolues necessrias da rede neural como multiplicaes de elementos muito mais simples.

“Este processador ptico de Fourier de amplitude apenas e maciamente paralelo, est anunciando uma nova era para o processamento de informaes e o aprendizado de mquina. Demonstramos que o treinamento dessa rede neural pode lidar com a falta de informaes de fase,” afirmou Volker Sorger, da Universidade George Washington, nos EUA.

 

Processador de luz processa petabytes por segundo

A grande vantagem deste neuroprocessador fotnico o fato de ele j estar integrado em um nico chip. [Imagem: Swinburne University of Technology]

Micropentes de frequncia

J Xingyuan Xu e seus colegas das universidades Monash e Swinburne, na Austrlia, criaram um processador mais integrado, composto por micropentes de frequncia, que modulam os dados no tempo, no comprimento de onda e na dimenso espacial.

Este processador neuromrfico fotnico, tambm rodando redes neurais convolucionais, conseguiu atingir 11 trilhes de operaes por segundo (TeraOPs/s), o que 1.000 vezes mais rpido do que o melhor processador de luz integrado demonstrado anteriormente.

Os micropentes so dispositivos relativamente novos que agem como um arco-ris, composto por centenas de lasers infravermelhos montados em um nico chip. Eles so muito mais rpidos, menores, mais leves e mais baratos do que qualquer outra fonte ptica.

“Neste momento estamos tendo uma prvia de como sero os processadores do futuro. Isto est realmente nos mostrando como podemos aumentar drasticamente a potncia dos nossos processadores por meio do uso inovador de micropentes,” disse o professor Xu.

Bibliografia:

Artigo: Massively parallel amplitude-only Fourier neural networkAutores: Mario Miscuglio, Zibo Hu, Shurui Li, Jonathan K. George, Roberto Capanna, Hamed Dalir, Philippe M. Bardet, Puneet Gupta, Volker J. SorgerRevista: OpticaVol.: 7 (12): 1812DOI: 10.1364/OPTICA.408659

Artigo: 11 TOPS photonic convolutional accelerator for optical neural networksAutores: Xingyuan Xu, Mengxi Tan, Bill Corcoran, Jiayang Wu, Andreas Boes, Thach G. Nguyen, Sai T. Chu, Brent E. Little, Damien G. Hicks, Roberto Morandotti, Arnan Mitchell, David J. MossRevista: NatureDOI: 10.1038/s41586-020-03063-0

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