גישה מקורית לכוח החישובי של הלמידה העמוקה

This post is also available in: English (אנגלית)

חוקרים פיתחו גישה חדשה לחישוביות הדורשת משאבים ניכרים, שעיקרה שימוש באור במקום בחשמל, דבר שלטענתם עשוי לשפר באופן משמעותי את המהירות והיעילות של החישוביות בתחום הלמידה העמוקה. הטכנולוגיה תוכל למלא תפקיד במרכזי נתונים או במערכות אבטחה ורחפנים.

לדברי פרופ' מרין סוליאצ'יק מקבוצת החוקרים ב-MIT, מדענים רבים ניסו במשך השנים לפתח מחשבים מבוססי אופטיקה, ללא הצלחה, אבל המערכת שפותחה על ידי הצוות, מערכת של רשת עצבית מבוססת אור, "עשויה להיות מתאימה ליישומים בתחום הלמידה העמוקה".

על פי אתר MIT, ארכיטקטורות מחשוב מסורתיות אינן מספיק יעילות כשמדובר בחישובים הדורשים משימות משמעותיות של רשתות עצביות. משימות אלה בדרך כלל דורשות מכפלות מרובות של מטריצות, שהן אינטנסיביות מאוד מבחינת השבבים הסטנדרטיים של ה-CPU או GPU.

קבוצת החוקרים מצאה דרך לבצע את החישובים באופן אופטי. "השבב, מרגע שמכוונים אותו, מסוגל לבצע מכפלות מטריצות תוך הוצאת אנרגיה אפסית, בעקרון, ובאופן מיידי", אומר סוליאצ'יק. "הדגמנו את אבני הבניין החיוניות אך עדיין לא את המערכת בכללותה".

המעבד הננו-פוטוני החדש הניתן לתכנות, שפותח במעבדת Englund על ידי הצוות, עושה שימוש במערך של waveguides מחוברים ביניהם באופן שניתן לשינוי לפי הצורך, ותכנות מערך זה של קרנים לחישוביות ספציפית.

המעבד מנחה את האור דרך סדרה של waveguides פוטוניים מצומדים. ההצעה המלאה שניסח הצוות מדברת על שכבות של מכשירים המיישמים פונקציית הפעלה לא-לינארית, באנלוגיה לפעולת הנוירונים במוח.

הקבוצה טוענת כי יקח זמן עד שהמערכת תהפוך לשימושית, אך ברגע שהיא תפעל ניתן יהיה ליישם אותה למגוון שימושים, כמו במרכזי נתונים או מערכות אבטחה. המערכת תוכל לשמש גם מכוניות אוטונומיות או רחפנים, או כל צורך אחר בחישוביות בקנה מידה רחב הדורשת הרבה אנרגיה או זמן.