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英特尔正致力于光芯片以实现更高效的AI 功效可高达100倍

  英特尔已经报道了使光学神经网络成为现实的进展。通过使用光而不是电子,这些芯片的功率效率可高达100倍,并可将延迟降低许多数量级。英特尔模拟了两种ONN架构,并考虑了可扩展性和可制造性,正如他们在最近的一篇论文中所描述的那样。

英特尔正致力于光芯片以实现更高效的AI 功效可高达100倍

  使用光子(光)代替电子作为计算和使用与普通芯片相同的硅的介质被称为硅光子学。但到目前为止,硅光子学的商业用途(由英特尔于2016年发布)仅限于数据移动。虽然已经提出了多种光学神经网络(ONN)设计,但在2017年,已经证明可以配置一个普通的光子电路元件(称为MZI)来执行某种形式的2x2矩阵乘法,但它们也表明它可以通过将MZI放置在三角形网格中来创建更大的矩阵。以这种方式,显示出与光子电路的矩阵向量乘法是可能的。就在两年前,麻省理工学院的研究人员提出了基于MZI的ONN,但显然,英特尔也对该主题表现出了兴趣。

  英特尔的研究和贡献集中在调查引入制造误差时会发生什么,ONN容易受到影响(因为计算光子学本质上是模拟的),并导致芯片内部和跨芯片的变化。虽然已经对此进行了研究,但之前的工作更侧重于制造后的优化以应对这些不精确性。但随着网络变得越来越大,这种可扩展性很差,导致配置光网络所需的计算能力越来越强。

  英特尔考虑了预制造培训,而不是后期制作优化。一个理想的ONN被训练一次,之后训练参数被分配给具有不精确组件的多个制造的网络实例。英特尔根据MZI的排列方式考虑了两种不同的ONN架构。他们创建了一个更可调的设计,他们称之为GridNet,以及一个更容错的架构,称为FFTNet,并模拟了不完美的影响。(只有矩阵操作由ONN完成。)

  当没有缺陷时,更可调的GridNet(98%)在MNIST手写数字识别基准中获得比FFTNet(95%)更高的准确度。然而,当光子元件中引入噪声时,发现FFTNet更加稳健:虽然FFTNet的精度几乎保持不变,但研究人员发现GridNET的精度降至50%以下。

  虽然英特尔的研究基于模拟,但麻省理工学院的一家初创公司最近展示了一种原型光子集成电路,可将延迟降低10,000倍,并将能效提高了“数量级”,表明此类设计有可能成功当前电子数字神经网络的替代方案。英特尔AI产品集团总经理Naveen Rao 在推文中指出关于英特尔的研究:“仍有一些难以解决的问题,但[光学神经网络处理器]可能会改变基础计算基板。”

  它也不是英特尔在人工智能领域研究的唯一选择:该公司也在研究神经形态芯片和概率计算。


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