Біреуді зерек деп айтқыңыз келе ме? Әдетте мұндайда адамды компьютерге теңейді. Алайда бастапқыда «компьютер» деп математиктерді атаған, мысалы, «Жасырын тұлғалар» фильміндегі кейіпкерлер сияқты, олар NASA-ның алғашқы миссияларының сәтті өтуіне себепші болды.

Қазіргі электронды компьютерлер жылдамдығына қарамастан, оптикалық есептеулерге жол береді. Мұнда деректер электрондармен емес, жарықпен өңделеді, бұл жарық жылдамдығына жақын нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік береді.

Неліктен жылдамырақ есептеулер қажет

Есептеулерді жеделдетуге деген сұраныс тек пайдаланушылардың бір уақытта фильм көру, бейнеқоңырау арқылы сөйлесу, VR-ойындар ойнау және 3D-басып шығару ниетімен ғана емес, ең бастысы — цифрлық әлемдегі деректер көлемінің күрт өсуімен байланысты. Кәдімгі графикалық процессорлар (GPU) стандартты компьютерлерде мұндай ақпарат ағынын игере алмайды: оларды масштабтау және жеткілікті жылдам жұмыс істеу қиын. Сонымен қатар, The Smithsonian Magazine және Sustainability Magazine атап өткендей, GPU-ға толы жасанды интеллект деректер орталықтары орасан зор электр энергиясын (көбіне жаңартылмайтын көздерден) және суды тұтынады, бұл әсіресе құрғақ аймақтарда өзекті.

Оптикалық есептеулердегі серпіліс

Бұл мәселеде Юфэн Чжан (Photonics Group, Аалто университеті) және Сяобин Лю (Қытай ғылым академиясы, Чанчунь) бастаған ғалымдар көмекке келді. Nature Photonics журналындағы мақаласында олар жарықтың бір реттік өтуіне негізделген есептеу әдісін ұсынды — бұл «жарық жылдамдығындағы параллель оптикалық матрица көбейту арқылы бір реттік тензорлық есептеулер» (POMMM) деп аталады.

Бұл тәсіл жасанды жалпы интеллект құруды бір қадамға жақындатады. Чжанның айтуынша, олардың әдісі қазіргі GPU-лар орындайтын (мысалы, конволюциялар мен назар қабаттары) операцияларды жарық жылдамдығында жүзеге асырады. Дәстүрлі электрондық схемалардағы нөлдер мен бірліктер арқылы ақпарат кодтаудың орнына, зерттеушілер деректерді сақтау, өңдеу және жіберу үшін жарық толқындарының амплитудасы мен фазасын қолданады. Бұл тек энергияны үнемдеп қана қоймай, өткізу қабілеті мен өңдеу жылдамдығын айтарлықтай арттырады, көптеген процестерді бір уақытта орындауға мүмкіндік береді.

Оптикалық деректерді өңдеу қалай жұмыс істейді

Жарық өрістерінің өзара әрекеттесуі табиғи түрде математикалық операцияларды, соның ішінде тензорлық көбейтулерді орындайды. Тензорлық өңдеу деректерді көпөлшемді массивтерге (тензорларға) ұйымдастырады, бұл терең оқыту, деректерді талдау, табиғи тілді өңдеу және кескін тану алгоритмдерінің негізі болып табылады.

Алайда қазіргі оптикалық әдістер тензорлық есептерді шешуде әлсіз, бұл оларды нейрондық желілер мен басқа да күрделі қолданбаларда пайдалануды шектейді. Аалто университетінің командасы ұсынған жаңа әдіс — жарықтың бірнеше толқын ұзындығын қолдану — ең күрделі тензорлық операцияларды да өңдеуге мүмкіндік береді.

Аналогия: сәлемдемелерді сұрыптау

Электрондық және оптикалық есептеулер арасындағы айырмашылықты түсіндіру үшін Чжан сәлемдемелерді сұрыптау аналогиясын келтіреді. Елестетіңіз, сіз кеден қызметкерісіз және әр сәлемдемені әртүрлі функциялары бар бірнеше құрылғыда тексеріп, соңында қажетті жәшіктерге сұрыптауыңыз керек. Әдетте, сіз әр сәлемдемені жеке өңдейсіз. Оптикалық әдіс барлық сәлемдемелер мен құрылғыларды біріктіріп, әр кірісті қажетті шығысқа қосатын көптеген «оптикалық ілмектер» жасайды. Бір ғана жарық өтуімен барлық тексеру мен сұрыптау бір мезетте және параллель орындалады.

Параллель тензорлық өңдеу

Параллель тензорлық өңдеу (tensor model parallel, TP) — бұл терең оқытуда бірнеше құрылғы бір модельдің компоненттерін өңдейтін стратегия, бұл ірі модельдерді жылдамырақ есептеуге мүмкіндік береді. Қатысушылар саны артқан сайын жұмыс жеңілдейді — яғни, бұл жағдайда, жұмыс жарық жылдамдығында жүреді.

Енгізу перспективалары

Photonics Group жетекшісі Чжипей Сунның айтуынша, жаңа әдіс кез келген оптикалық платформада жұмыс істей алады. Команда есептеу құрылымын тікелей фотондық чиптерге енгізуді жоспарлап отыр, осылайша жарық процессорлары күрделі AI тапсырмаларын ең аз энергия шығынымен орындай алады.

Егер әдіс сәтті болса, оны бес жыл ішінде қолданыстағы жабдық пен негізгі платформаларға интеграциялау жоспарланып отыр. Бұл оптикалық есептеу жүйелерінің жаңа буынын қалыптастырып, жасанды интеллекттің күрделі міндеттерін түрлі салаларда әлдеқайда жылдам шешуге жол ашады.