|
Новый компьютер может заменить электричество светом
|
|
|
|
Ученые из Китая предлагают новую модель вычислений, которая может значительно сократить время обработки данных — если, конечно, она сработает. Чтобы придать контекст их статье, которая сейчас выходит в журнале Nature Photonics, нам нужно быстро дать определение некоторым терминам. Традиционные вычисления используют электричество — постоянный поток электронов через твердый материал, который легко “проводит” их по узким каналам. Однако это новое исследование посвящено так называемым фотонным вычислениям. Фотонные вычисления, также известные как оптические вычисления, используют фотоны вместо электронов для завершения работы компьютера. Эти частицы света перемещаются намного быстрее электронов (вспомните волоконную оптику по сравнению с традиционной широкополосной связью), но к фотонным установкам предъявляются свои особые требования.
|
|
|
|
В новом исследовании ученые описывают свое желание использовать фотоны для тензорной обработки — формы компьютерной математики, при которой целые наборы данных обрабатываются вместе, а не только по одному за раз. Это парадигма обработки данных, при которой числа и другие значения могут храниться во многих измерениях в большой математической структуре. Этот тип математики имеет потенциальную ценность во многих областях, но для структур машинного обучения, таких как большие языковые модели (LLM) и другие формы искусственного интеллекта (ИИ), он считается незаменимым, поскольку он хорошо совместим с обучением на моделях и другой работой с ИИ. Например, Google разрабатывает и использует собственные тензорные процессоры в своих облачных сервисах искусственного интеллекта.
|
|
|
|
|
|
|
Внутри вашего обычного компьютера все, что вы видите, печатаете и на что нажимаете, представляет собой высокоуровневое представление кода. Ваше оборудование должно быть готово к тому, чтобы вы могли выполнять различные задачи в качестве обычного пользователя, от преобразования огромной электронной таблицы Excel в маркетинговый отчет до игры в ультрасовременную видеоигру. Но ИИ часто не нуждается в такой широте охвата. Его аппаратное обеспечение может быть сосредоточено на определенных типах математических операций и систем хранения данных, которые являются наиболее полезными и эффективными, а переход от электронных вычислений к фотонным может быть еще более быстрым.
|
|
|
|
В своей статье ученые из Китая описывают новый фотонный процесс, в котором только один источник света может выполнять более одной тензорной операции одновременно. Это важно, потому что эта математика предполагает умножение огромных таблиц значений на другие огромные таблицы значений, что обычно приводит к решению, представленному еще более крупной таблицей. Если внутри компьютера одна математическая задача не может быть выполнена в тандеме с другими операциями, система может серьезно запутаться и замедлиться.
|
|
|
|
Если эта гипотетическая модель, получившая название параллельного оптического матрично—матричного умножения, или POMMM, подтвердится на реальном оборудовании, она может обеспечить такой же специализированный скачок скорости, как и современные тензоры: “По сравнению с существующими парадигмами оптических вычислений общего назначения, POMMM демонстрирует существенное теоретическое преимущество в вычислениях как в одноволновом, так и в многоволновом диапазонах.- увеличение длины волны.”
|
|
|
|
Конечно, все это не означает, что ИИ является единственным способом использования тензорной обработки данных. Когда речь заходит о достижениях в области компьютерных наук, только 10% пресловутого айсберга находится над поверхностью, оставляя 90% жизненно важного контекста и деталей скрытыми. Но часто, если исследователи или университетские маркетологи упоминают ИИ или AGI (общий искусственный интеллект) в статьях, которые якобы посвящены только вычислительной технике и аппаратному обеспечению, возникает вероятность того, что результаты могут быть ориентированы на конкретную аудиторию и рынок.
|
|
|
|
Хотя исследователи никогда не упоминают УЧИ в своей статье, он снова и снова упоминался в прессе в связи с этим исследованием. На данный момент AGI - это несбыточная мечта, и если бы он когда-нибудь был создан, то не имел бы ничего общего с автоматизированными системами управления, используемыми сегодня в таких областях, как медицинские исследования или тестирование кода. Сторонники УЧИ верят, что в какой-то момент вы сможете вложить в ИИ столько математических данных, что он станет разумным и превзойдет способность человечества рассуждать и разрабатывать стратегию. Но независимо от того, сможем ли мы когда-нибудь вычислить способ создания искусственного разума, более быстрые вычисления могут привести к прорыву в моделях искусственного интеллекта, которые помогут поддерживать работу людей.
|
|
|
|
Источник
|
