Wavelength-Division-Multiplexed Photonic Tensor Core Using Nonvolatile and Volatile Weighting with a General Matrix-Multiply Compiler
Questo articolo presenta la progettazione, la fabbricazione e la dimostrazione sperimentale di un nucleo tensoriale fotonico a multiplexing per divisione di lunghezza d'onda che integra sia la memoria a cambiamento di fase non volatile che la pesatura termo-ottica volatile, supportata da un compilatore personalizzato, per raggiungere una moltiplicazione di matrici ad alta efficienza con prestazioni proiettate di 8,75 TOPS e 3,04 TOPS/W.
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Nel mondo moderno, l'intelligenza artificiale è diventata una forza potente, che guida tutto, dalla diagnostica medica ai veicoli autonomi. Tuttavia, questa intelligenza ha un prezzo elevato: i massicci chip informatici che alimentano questi sistemi stanno raggiungendo i limiti fisici. Stanno diventando troppo grandi, troppo lenti e troppo affamati di energia per stare al passo con la crescente domanda di calcoli complessi. Per risolvere questo problema, gli scienziati guardano alla luce. Invece di usare l'elettricità per spostare informazioni attraverso fili di silicio, come fanno i computer tradizionali, i ricercatori stanno esplorando modi per usare i fotoni, o particelle di luce, per eseguire calcoli. La luce può viaggiare più velocemente e trasportare più dati con meno calore, offrendo una potenziale via verso macchine che siano sia incredibilmente veloci che straordinariamente efficienti. La sfida è stata costruire un chip che non solo possa guidare la luce, ma che possa anche usarla per eseguire quella specifica matematica pesante richiesta dall'intelligenza artificiale, nota come moltiplicazione di matrici, senza perdere accuratezza o stabilità.
Un team di ricercatori ha ora compiuto un passo significativo in avanti progettando e testando un nuovo tipo di chip informatico che usa la luce per eseguire questi calcoli essenziali. Hanno creato un dispositivo chiamato nucleo tensoriale fotonico, che funge da motore specializzato per la matematica dietro l'intelligenza artificiale. Il team ha costruito due diverse versioni di questo motore per vedere come potessero gestire diversi tipi di compiti. Una versione utilizza un materiale speciale che può memorizzare le informazioni in modo permanente senza bisogno di energia, proprio come una memoria digitale che non dimentica mai. L'altra versione utilizza un sistema rapidamente regolabile che può cambiare le sue impostazioni in un attimo, permettendogli di adattarsi rapidamente ai nuovi dati. Entrambe le versioni si affidano a una tecnica chiamata multiplexing per divisione di lunghezza d'onda, che consente al chip di inviare molteplici flussi di dati contemporaneamente utilizzando diverse colorazioni di luce, in modo simile a come un'autostrada ha più corsie per trasportare più traffico rispetto a una singola strada.
I ricercatori hanno costruito con successo questi chip e li hanno testati per vedere quanto bene potessero eseguire compiti del mondo reale. Hanno scoperto che la versione che utilizza il materiale permanente era estremamente efficiente dal punto di vista energetico, consumando quasi nulla per mantenere le proprie impostazioni, il che la rende ideale per dispositivi che devono funzionare per molto tempo con una singola batteria. La versione regolabile, pur utilizzando un po' più di energia per cambiare le sue impostazioni, offriva una precisione più elevata e poteva essere riconfigurata rapidamente, rendendola più adatta a compiti che richiedono aggiornamenti costanti. Per dimostrare che il sistema funzionava, il team lo ha utilizzato per elaborare immagini. Hanno chiesto al chip di identificare i bordi in un'immagine e di combinare un volto con una maschera digitale, compiti fondamentali per il modo in cui i computer "vedono" e comprendono il mondo. Il chip ha eseguito queste operazioni con un tasso di errore molto basso, completando con successo i calcoli che normalmente richiederebbero un processore elettronico molto più grande e affamato di energia.
Per garantire che il sistema potesse gestire la matematica complessa necessaria per modelli di intelligenza artificiale più grandi, i ricercatori hanno anche sviluppato uno strumento software speciale. Questo strumento agisce come un traduttore, scomponendo problemi matematici massicci e complicati in parti più piccole che il chip fisico può gestire. Hanno testato questa combinazione di hardware e software simulando come il chip riconoscerebbe numeri scritti a mano, un classico test per l'intelligenza artificiale. I risultati hanno mostrato che, sebbene il sistema basato sulla luce fosse leggermente meno accurato di un computer elettronico standard nel gestire le parti più complesse della matematica, era vastamente superiore in termini di velocità e uso di energia. I ricercatori stimano che, se dovessero scalare il loro design su una dimensione maggiore, il sistema potrebbe eseguire miliardi di calcoli al secondo utilizzando una frazione dell'energia richiesta dalla tecnologia attuale.
Questo lavoro dimostra che è possibile costruire un sistema modulare in cui diversi tipi di processori basati sulla luce possono essere combinati per soddisfare esigenze specifiche. Il team ha dimostato che, usando la luce per eseguire il lavoro pesante dei calcoli matematici, potevano creare un sistema che non è solo più veloce, ma anche molto più compatto ed efficiente dal punto di vista energetico rispetto a ciò che è attualmente disponibile. Sebbene l'attuale prototipo sia una piccola prova di concetto, i principi che hanno dimostrato suggeriscono un futuro in cui l'intelligenza artificiale potrebbe girare su dispositivi piccoli e portatili senza la necessità di enormi data center. I ricercatori credono che continuando a perfezionare questi chip basati sulla luce e integrandoli con i sistemi elettronici esistenti, possano aprire la porta a una nuova generazione di tecnologia capace di elaborare informazioni alla velocità della luce, portando la potente intelligenza artificiale all'estremità della rete, dove è più necessaria.
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