Szuperszámítógépek régóta léteznek, de a fejlesztésük jelenleg kétféle úton jár. Az egyik nemes egyszerűséggel az, hogy minden korábbinál több és gyorsabb alkatrésszel tömjék tele őket, míg a másik irány a kvantumszámítógépek fejlesztése - ezek viszont teljesen más feladatokra valók, mint a "klasszikus" szupergépek. A feldolgozási teljesítmény iránti szomjúság csillapítására az IBM kutatói olyan új eredményeket jelentettek be, amelyek komoly változásokat hozhatnak a mélytanuló alkalmazások számára: olyan processzorokról van szó, amelyek elektromosság helyett teljes egészében fény segítségével végzik a számítási feladatokat.
A fotonikus tenzormag a fény részecske-tulajdonságaira alapozva példátlan sebességgel képes az adatfeldolgozásra, így rendkívül alacsony késleltetéssel segíti a mesterséges intelligenciát. Bár az eszközt egyelőre csak kis skálán tesztelték, a kutatási anyag szerint, ahogy a processzor fejlődik, idővel az elektromos jel alapú, legkorszerűbb MI-processzorok teljesítményéhez képest két, de akár három nagyságrenddel is jobb lehet a speciális aritmetikai műveletek, mint például a gyors szorzó-akkumuláló műveletek (MAC) terén, elérve az ezerbillió/másodperc/négyzetmillimétert.
Az IBM már évek óta munkálkodik a feldolgozóegységek újszerű megközelítésén. Kutatásaik egy része a memóriaalapú számítástechnikai (in-memory computing) technológiákra összpontosítottak, amelyekkel szintén időt és energiát lehet spórolni azzal, hogy az adatokat nem kell jóval lassabb tárolókra küldeni és onnan visszakeresgélni. Tavalyelőtt pedig bemutattak egy olyan optikai megoldást, amely során fotonikus chipre integrálva, fényt használtak a számítási feladatok elvégzéséhez. A kísérlet részeként sikerült is bebizonyítani, hogy a skaláris szorzás hatékonyan elvégezhető a technológia alkalmazásával.
Új blogbejegyzésében Abu Sebastian, az IBM Research szakembere egy újabb mérföldkövet jelentett be, amelyet szintén a fényalapú in-memory processzorok terén értek el. Új fejezetet nyitva a technológiában a csapat létrehozott egy fotonikus tenzor magot, amely olyan kifinomult mátrix műveletekre alkalmas, mint amilyet a mélytanuló alkalmazások igényelnek.
A fényalapú tenzormaggal vizuális adatok, például képek feldolgozása során használatos konvolúciós műveleteket hajtottak végre. A szakember szerint, míg a 2019-es kísérlet lényege az volt, hogy a technológia lehetőségeire világítsanak rá, a skaláris szorzás egyelőre messze van a valós alkalmazástól. Ellenben a konvolúciós jelfeldolgozás használata már jóval kecsegtetőbb a mély neurális hálók részeként.
Na jó, ez kezd zavaros lenni: pontosan mire is lehet jó ez az egész?
A fényalapú áramkörök vitathatatlan előnye az elektronikus társaikkal szemben a sebesség. A fénytan felhasználásával az IBM által kifejlesztett technológia komplex műveleteket képes párhuzamosan futtatni egyetlen magban, különböző hullámhosszokat használva. Ezt, a memória alapú számítástechnikával kombinálva az IBM tudósai olyan rendkívül alacsony késleltetést értek el, amit elektromos áramkörrel még nem sikerült. Így a nagyon alacsony késleltetést igénylő megoldások esetében a fotonikus feldolgozás sebessége nagy változást hozhat.
Az autonóm járművekben történő alkalmazása a legjobb példa erre, ugyanis az észlelés sebessége itt életet menthet. Sok esetben a meglévő technológia nem teszi lehetővé, hogy mindent észleljen a rendszer, pedig nagy szükség volna rá. A fényalapú jelfeldolgozás azonban olyan sok művelet egyidejű végrehajtására képes, ami egyre kifinomultabb MI-rendszerek születését eredményezi.
Bár az IBM csapata sikeresen megalkotta az erőteljes magot, természetesen további tesztekre van szükség ahhoz, hogy a technológia alkalmas legyen a rendszerszintű integrálásra, majd ezután következnek azok a fázisok, ahol a prototípusokból hagyományos gyártósorokkal tömegesen előállítható termékké faragják a technológiát.
