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Fully multiplexed photonic tensor computing

यह शोधपत्र FieldCore को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः मल्टीप्लेक्स फोटोनिक टेंसर कोर है जो पांच ऑप्टिकल आयामों का एक साथ लाभ उठाने के लिए इनवर्स-डिज़ाइन साइलिकॉन फोटोनिक्स का उपयोग करता है, जिससे अनुमानित 69.12 TOPS थ्रूपुट प्राप्त होता है और विविध कम्प्यूटेशनल वर्कलोड के लिए उच्च-फिडेलिटी, समानांतर प्रसंस्करण सक्षम होता है।

मूल लेखक: Junwen Zhang, Aolong Sun, Junhao Zhao, Fangchen Hu, Sizhe Xing, Yuqin Yuan, Jialin He, Yongzhu Hu, Xuyu Deng, Yinjun Liu, Ouhan Huang, Baiheng Zhao, Hancheng Liu, Tian Dong, Jingkai Zhou, Haoyang Sun
प्रकाशित 2026-07-31
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CC BY 4.0

मूल लेखक: Junwen Zhang, Aolong Sun, Junhao Zhao, Fangchen Hu, Sizhe Xing, Yuqin Yuan, Jialin He, Yongzhu Hu, Xuyu Deng, Yinjun Liu, Ouhan Huang, Baiheng Zhao, Hancheng Liu, Tian Dong, Jingkai Zhou, Haoyang Sun, Liang Chen, Chao Shen, Feng Bao, Ziwei Li, Jianyang Shi, Wei Chu, Bowei Dong, Nan Chi

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

दुनिया के कंप्यूटरों की कल्पना विशाल, व्यस्त रसोईघरों के रूप में करें। इस समय, ये रसोईघर काफी भीड़भाड़ वाले होते जा रहे हैं। वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए भारी मात्रा में डेटा "पकाने" की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन शेफ (प्रोसेसर) सामग्री को पेंट्री से चूल्हे तक ले जाने के इंतजार में फंसे हुए हैं। डेटा को स्थानांतरित करने का यह "ट्रैफिक जाम" सब कुछ धीमा कर रहा है और बहुत अधिक ऊर्जा खर्च कर रहा है। वैज्ञानिक खाना पकाने का एक नया तरीका खोज रहे हैं जो सामग्री को इधर-उधर घुमाने पर इतना निर्भर न हो। वे प्रकाश (लाइट) की ओर मुड़ रहे हैं।

प्रकाश को केवल एक अकेली किरण के रूप में नहीं, बल्कि एक अत्यंत लचीले राजमार्ग के रूप में सोचें। एक सामान्य कंप्यूटर में, डेटा एक एकल-लेन वाली सड़क पर कारों की तरह, एक के बाद एक यात्रा करता है। लेकिन फोटोनिक्स (कंप्यूटिंग के लिए प्रकाश का उपयोग करने) की दुनिया में, वैज्ञानिकों ने महसूस किया कि प्रकाश में कई छिपे हुए लेन होते हैं। आप एक ही समय में प्रकाश के विभिन्न रंगों पर अलग-अलग संदेश भेज सकते हैं (जैसे अलग-अलग रेडियो स्टेशन), प्रकाश की किरण के विभिन्न "कंपनों" (vibrations) पर, या एक छोटे चिप के भीतर प्रकाश की किरण को अलग-अलग रास्तों में विभाजित करके। बड़ा सवाल यह था: क्या हम एक ऐसा कंप्यूटर बना सकते हैं जो इन सभी लेनों का एक साथ, पूरी तरह से तालमेल में उपयोग करे, ताकि बिना किसी ट्रैफिक जाम के जटिल गणितीय गणनाएं की जा सकें?

यही वह काम है जिसे फुदान यूनिवर्सिटी और अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने करने का लक्ष्य रखा। उन्होंने एक नया आविष्कार पेश किया जिसे वे FieldCore कहते हैं, जिसे वे एक "फुल्ली मल्टीप्लेक्स फोटोनिक टेंसर कोर" (fully multiplexed photonic tensor core) के रूप में वर्णित करते हैं। सरल शब्दों में, "टेंसर" (tensor) केवल एक फैंसी गणितीय शब्द है जो बहु-आयामी डेटा ब्लॉक (जैसे छवियों का ढेर या संख्याओं का 3D ग्रिड) के लिए उपयोग किया जाता है, और "मल्टीप्लेक्स" (multiplexed) का अर्थ है एक साथ कई चीजें भेजना।

शोधकर्ताओं ने एक छोटा सिलिकॉन चिप बनाया है जो प्रकाश के लिए एक मास्टर कंडक्टर (संचालक) के रूप में कार्य करता है। केवल एक रंग के प्रकाश या एक पथ का उपयोग करने के बजाय, FieldCore डेटा को पकड़ता है और उसे एक साथ पांच अलग-अलग आयामों में फैला देता है: समय (सिग्नल कब पहुँचता है), स्थान (यह कौन सा रास्ता लेता है), तरंग दैर्ध्य/वेवलेंथ (प्रकाश का रंग), रेडियो-फ्रीक्वेंसी (सिग्नल के कंपन की गति), और गाइडेड-मोड (प्रकाश तरंग का आकार)।

कल्पना करें कि पानी की एक एकल धारा एक जादुई नोजल से टकराती है। केवल एक जेट स्प्रे करने के बजाय, यह नोजल तुरंत उस पानी को हजारों छोटे, स्वतंत्र धाराओं के एक विशाल, व्यवस्थित ग्रिड में बदल देता है, जो एक ही पाइप के माध्यम से बह रही हैं। FieldCore प्रकाश के साथ यही करता है। यह एक एकल इनपुट लेता है और इसे डेटा धाराओं की एक विशाल, समानांतर सेना में विस्तारित करता है। टीम ने दिखाया कि यह चिप इन सभी धाराओं पर एक ही समय में गणितीय संचालन (विशेष रूप से संख्याओं को गुणा और जोड़ना, जो AI का मूल है) कर सकता है, बिना उनके आपस में मिले या उनका आकार बदले।

उन्होंने इस "सुपर-चिप" का कुछ प्रभावशाली कार्यों के साथ परीक्षण किया। उन्होंने इसे उच्च सटीकता के साथ हस्तलिखित संख्याओं (जैसे अंक '9') को पहचानना सिखाया, यहाँ तक कि सैकड़ों छवियों को एक साथ संसाधित करते समय भी। उन्होंने इसका उपयोग पृथ्वी की सतह की जटिल छवियों का विश्लेषण करने के लिए भी किया ताकि विभिन्न प्रकार की भूमि की पहचान की जा सके और मशीनों के कंपन को सुनने के लिए किया ताकि उनके टूटने से पहले ही दोषों का पता लगाया जा सके। परिणाम शानदार थे: चिप ने अविश्वसनीय गति (120 GBaud तक) से डेटा को संभाला और उच्च परिशुद्धता बनाए रखी, जिसका अर्थ है कि इतने सारे समानांतर ट्रैफिक के बावजूद गणित सही था।

टीम का अनुमान है कि यदि वे इस डिज़ाइन का पूर्ण रूप से अधिकतम उपयोग करते हैं, तो एक अकेला FieldCore चिप लगभग 69.12 टेरा ऑपरेशंस प्रति सेकंड (TOPS) प्रदर्शन कर सकता है और एक साथ 1,800 समानांतर इनपुट स्ट्रीम को संभाल सकता है। यह केवल एक छोटा सुधार नहीं है; यह सूचना को संसाधित करने का एक पूरी तरह से नया तरीका है। प्रकाश के कई आयामों की पूरी "शक्ति" का उपयोग करके, FieldCore आज के इलेक्ट्रॉनिक्स के डेटा ट्रैफिक जाम से मुक्त, तेज़ और अधिक कुशल AI कंप्यूटर बनाने के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।

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