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ȝ理工团队提出人工边缘计算芯片用于囑փ识别

  ChatGPT{h工智能的应用正在快速地改变我们的生zL式和信息处理的方法。由于神l网l深度学?fn)依赖于大规模矩阵运,对计能量效率和速度有极高的要求?/span>

  目前大部分神l网l的计算都是在服务器q行。例如,当我们向ChatGPT(或者智能家?提出问题Ӟ讑֤需要几U钟的时间才能做出响应。出现这Ugq的原因之一是联|设备没有够的内存或电(sh)量来存储和运行设备理解用戯求所需的庞大机器学?fn)模型。该模型存储在可能位于数千公里外的数据中?j),在那里计答案ƈ其发送到讑֤。该延时虽不大,但限制了(jin)很多需要实时反馈的场景Q如自动N?/span>

  因此Q麻省理工学?MIT)的研I团队基于集成硅光芯片,创造了(jin)一U直接在q些讑֤上进行计的新方?光学边缘计算)Q从而大大减了(jin)q种延迟。他们的技术将q行机器学习(fn)模型的内存密集型步骤转移C央服务器Q在中央服务器上模型的组件被~码到光波上。用光U将波传输到q接的设备,q得大量数据能够通过|络以光带宽(2.4TB/s)发送。然后接收器使用一个简单的光学讑֤Q该讑֤使用q些光L携带的模型部分快速执行计?/span>

  与其他方法相比,该技术可能源效率提高(sh)癑ր以上。它q可以提高安全性,因ؓ(f)用户的数据不需要传输到中央位置q行计算。这U方法可以自动N汽R实时做出决策Q同时耗电(sh)量仅相当于计机当前所需能量?%。它q可以让用户与他们的家居讑֤q行无gq对话,用于通过蜂窝|络q行实时视频处理Q甚臛_以在距离地球数百万英里的航天器上实现高速图像分cR?/span>

  “每ơ你惌行一个神l网l,你都必须调用模型Q你能以多快的速度q行q个E序取决于你能以多快的速度从内存(sh)输入模型。我们的道很大——相当于每毫U左右通过互联|发送一部完整的?sh)?jing)。这是数据q入我们pȝ的速度。而且它的计算速度也可以这么快。”MIT团队负责人d克¯gu教授(Dirk Englund)说?/span>

  边缘计算(edge computing)是近q来人工芯片领域的热门方向之一。这U运模式把经|络q行在智能终端处理器比如手机、自动驾驶汽车上Q通过实现M?j)化计算Q可以大大增加用户信息的安全性,同时减少数据中心(j)的计量Q羃?yu)数据处理的延时{?/span>

  h推出的特U处理器芯片Edge TPU以及(qing)NVIDIA的EDX芯片{都是面向上q应用。然而,当电(sh)学芯片运大规模权重矩阵Ӟ其能量损耗和计算速度已经辑ֈ瓉Q这影响?jin)智能边~设备的l航旉q会(x)D计算延时Q进而增加智能终端的体积Q重量和功率。麻省理工团队的光学服务?客户端架构主要实C(jin)Q?/span>

  (1)一个硅光集成芯片ؓ(f)基础的“智能发器?smart transceiver)用于?光{换,通过波分复用把权重数据传输,用光U传到毫瓦别的l端处理器,其中的数据传送光学带

  宽达?.4THz(48通道Q?0GHz每通道)?2)他们把AI模型从MIT校园传送到林肯实验?86千米)的终端做计算?3)该架构实C(jin)99%的图像识别准度。通过采用自制的光늧分器Q乘法器的每ơ乘法运低于一个光子数?/span>

  q日Q相兌文以《在互联|边~的单域光子深度学习(fn)?Delocalized photonic deep learning on the internet's edge)为题发表在Science上?/span>

  亚历克斯·斯拉h是第一作者,瑞安·哈默利和德克·英格伦教授担d同通讯作者,陈在俊ؓ(f)共同作者?/span>

  该研I始?019q。陈在俊_(d)(x)“Netcast是针对边~运提出的光学解决Ҏ(gu)Q它能提供实时运ƈ减少能量负荷Q可被用于边~运的各个场景Q包括智能传感、蜂H网l通信、航I天、智能家居等。实验过E中有几个标志性的里程。?/span>

  W一步,通过采用光芯片实现?jin)高_率的16波长的光学数据传输以?qing)QҎ(gu)g法器Q该计算_ֺ在模拟计里相对较高Q可以满_乎所有AI法的需求?/span>

  W二步,他们把智能网l通过光纤q行长距?86千米)传输到林肯实验室Qƈ保持同样的计精度。第三步Q该团队采用单光子计数器Q在实验里实C(jin)q_低于一个光子数的乘法器?/span>

  另据(zhn),该项目得到进一步资助,目前MIT英格伦课题组和南加州大学陈在俊课题组正合作研发下一代高度集成的边缘计算芯片?/span>

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