Используется кремниевая фотоника для масштабируемого и устойчивого оборудования ИИ
Появление ИИ глубоко преобразило множество отраслей. Движимый технологией глубокого обучения и большими данными, ИИ требует значительной вычислительной мощности для обучения своих моделей. Хотя существующая инфраструктура ИИ опирается на графические процессоры (GPU), существенные требования к обработке и расходы на электроэнергию, связанные с ее работой, остаются ключевыми проблемами. Внедрение более эффективной и устойчивой инфраструктуры ИИ прокладывает путь для дальнейшего развития ИИ в будущем. Недавнее исследование, опубликованное в журнале IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, демонстрирует новую платформу ускорения ИИ на основе фотонных интегральных схем (ФИС), которые обеспечивают превосходную масштабируемость и энергоэффективность по сравнению с традиционными архитектурами на базе графических процессоров. Исследование, проведенное под руководством доктора Бассема Тоссуна, старшего научного сотрудника Hewlett Packard Labs, демонстрирует, как PIC, использующие полупроводниковые соединения III-V, могут эффективно выполнять рабочие нагрузки ИИ. В отличие от традиционного оборудования ИИ, которое опирается на электронные распределенные нейронные сети (DNN), фотонные ускорители ИИ используют оптические нейронные сети (ONN), которые работают со скоростью света с минимальными потерями энергии. «Хотя кремниевую фотонику легко производить, ее трудно масштабировать для сложных интегральных схем. Наша платформа устройств может использоваться в качестве строител...
Новое поветрие: Кремниевая долина выстраивается в очередь за Трампом — FT Многие предприниматели Кремниевой долины выстраиваются в очередь за Дональдом Трампом, что ...
30 лет устойчивого развития Трансстройбанка Трансстройбанк отмечает важный этап в своей истории — 30-летие со дня основания. За эти го ...
CHASPIK.SPB.RU