- 13,855
- 20
- 8 Ноя 2022
MIT представляет "Lightning" — систему фотонной вычислительной мощности для ускорения машинного обучения.
Вычислительные технологии переходят к новому этапу. Утверждение Мура о том, что количество транзисторов на микросхеме будет удваиваться каждый год, теряет актуальность из-за физических ограничений. Это подталкивает инженеров искать новые пути улучшения компьютерных возможностей.
Фотонные вычисления: новый этап в IT
Один из ответов на растущие потребности машинного обучения — фотонное вычисление. Вместо транзисторов и проводов используются фотоны для выполнения вычислительных операций. С помощью лазеров эти маленькие пучки энергии движутся со скоростью света, дополняя существующие компьютерные системы.
Ученые из MIT продемонстрировали потенциал фотоники в области машинного обучения с помощью своей Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся . Этот прототип сочетает в себе преимущества фотонных и электронных компонентов, обеспечивая удивительную скорость и становясь первой системой, отвечающей на запросы машинного обучения в реальном времени.
Преодоление ограничений фотоники
Основной проблемой было то, что фотонные устройства являются пассивными и не имеют памяти или инструкций для управления данными. Однако "Lightning" устраняет этот недостаток. Zhizhen Zhong из MIT подчеркнул, что управление потоком данных между фотонными и электронными компонентами было "ахиллесовой пятой" предыдущих разработок.
Система "Lightning" соединяет фотонные и электронные схемы, предоставляя единую платформу для обработки данных. Она обеспечивает быстрый реальный вычислительный процесс без остановок.
Экологичное решение в IT
Современные службы машинного обучения, такие как ChatGPT, требуют значительных вычислительных ресурсов. "Lightning" предлагает более быстрый и энергоэффективный метод. Группа Ghobadi сравнила свое устройство со стандартными графическими процессорами и другими акселераторами, обнаружив, что "Lightning" значительно более эффективен с точки зрения энергопотребления.
Этот подход не только ускоряет время реакции на запросы машинного обучения, но и предлагает способ уменьшить экологический след данных центров.
Вычислительные технологии переходят к новому этапу. Утверждение Мура о том, что количество транзисторов на микросхеме будет удваиваться каждый год, теряет актуальность из-за физических ограничений. Это подталкивает инженеров искать новые пути улучшения компьютерных возможностей.
Фотонные вычисления: новый этап в IT
Один из ответов на растущие потребности машинного обучения — фотонное вычисление. Вместо транзисторов и проводов используются фотоны для выполнения вычислительных операций. С помощью лазеров эти маленькие пучки энергии движутся со скоростью света, дополняя существующие компьютерные системы.
Ученые из MIT продемонстрировали потенциал фотоники в области машинного обучения с помощью своей Для просмотра ссылки Войди
Преодоление ограничений фотоники
Основной проблемой было то, что фотонные устройства являются пассивными и не имеют памяти или инструкций для управления данными. Однако "Lightning" устраняет этот недостаток. Zhizhen Zhong из MIT подчеркнул, что управление потоком данных между фотонными и электронными компонентами было "ахиллесовой пятой" предыдущих разработок.
Система "Lightning" соединяет фотонные и электронные схемы, предоставляя единую платформу для обработки данных. Она обеспечивает быстрый реальный вычислительный процесс без остановок.
Экологичное решение в IT
Современные службы машинного обучения, такие как ChatGPT, требуют значительных вычислительных ресурсов. "Lightning" предлагает более быстрый и энергоэффективный метод. Группа Ghobadi сравнила свое устройство со стандартными графическими процессорами и другими акселераторами, обнаружив, что "Lightning" значительно более эффективен с точки зрения энергопотребления.
Этот подход не только ускоряет время реакции на запросы машинного обучения, но и предлагает способ уменьшить экологический след данных центров.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
