Çin’deki Tsinghua Üniversitesi’nden yeni bir makale, bilgisayarla görme görevlerinde uzmanlaşmış ultra hızlı ve yüksek verimli bir yapay zeka işleme çipinin geliştirilmesini ve çalışmasını anlatıyor. Elektronik ve Işık Hesaplamayı Birleştiren Tüm Analog Çip (ACCEL), çip olarak adlandırıldığı gibi, dört milyon kat daha fazla enerji tüketimiyle Nvidia A100’ün 3.000 katından fazla performans sunabilen özel bir mimaride fotonik ve analog bilgi işlemden yararlanıyor daha düşük. Evet, bu özel bir çip; ancak bunu pazarın parçalanması olarak görmek yerine, yarı iletkenlerin “her şeyi kapsayan” bir konfigürasyondan ziyade belirli bir ihtiyaca uyacak şekilde giderek daha fazla tasarlandığı heterojen bilgi işlemin geleceğine doğru atılmış bir adım olarak görebiliriz. .

Nature’da yayınlandığı üzere, ACCEL’in görüntü görevlerinde saniyede 4,6 trilyon işlem gerçekleştirdiği belirtiliyor; dolayısıyla Nvidia’nın A100 (Ampere) ve 0,312 katrilyon işlemine kıyasla 3.0000 kat performans artışı elde ediliyor. Araştırma makalesine göre ACCEL, 1 W güçte (araştırmacıların “sistemik enerji verimliliği” dediği şey) saniyede 74,8 katrilyon işlem ve saniyede 4,6 peta işlemlik hesaplama hızı gerçekleştirebiliyor. O zamandan beri Nvidia’nın A100’ünün yerini Hopper ve onun 80 milyar transistörlü H100 süper çipi aldı, ancak bu bile bu sonuçlar karşısında pek etkileyici görünmüyor.

Elbette herhangi bir işlem sisteminde hız çok önemlidir. Ancak bilgisayarlı görme görevleri için doğruluk gereklidir. Sonuçta, bu sistemlerin hayatlarımızı ve uygarlığımızı yönetmek için kullanıldığı uygulama ve yol yelpazesi oldukça geniştir: Giyilebilir cihaz pazarından (muhtemelen XR senaryolarında), otonom sürüşe, endüstriyel denetimlere ve diğer görüntü algılama ve tanıma sistemlerine kadar uzanır. yüz tanıma gibi genel. Tsinghua Üniversitesi’nin makalesi, ACCEL’in Fashion-MNIST, 3 sınıflı ImageNet sınıflandırması ve hızlandırılmış video tanıma görevlerine karşı “rekabet açısından yüksek” doğruluk seviyeleriyle (sırasıyla %85,5, %82,0 ve %92,6) deneysel olarak denendiğini söylüyor. Düşük ışık koşullarında üstün sistem sağlamlığı (her karede 0,14 fJ μm−2).

A, Büyük ölçekli fotodiyot ve ADC dizileri de dahil olmak üzere geleneksel optoelektronik bilgi işlemin iş akışı. B, ACCEL’in iş akışı. Kırınımlı bir optik hesaplama modülü, özellik çıkarımı için optik alandaki giriş görüntüsünü işler ve çıkış ışık alanı, analog elektronik hesaplama için doğrudan fotodiyot dizisi tarafından foto akımlar üretmek için kullanılır. EAC, eşdeğer ağın birden fazla çıkış düğümüne karşılık gelen sıralı darbeler üretir. EAC’deki ikili ağırlıklar, fotodiyotların bağlantısını V+ veya V− hatlarına değiştirerek SRAM tarafından her darbe sırasında yeniden yapılandırılır. Karşılaştırıcı, ACCEL’in tahmin edilen sonucu olarak darbeyi maksimum voltajla çıkarır. C, Görme görevlerinin yüksek hızlı, düşük enerjili işlenmesi için doğrudan bir EAC devresinin önüne entegre edilmiş OAC’li ACCEL şeması. MZI, Mach-Zehnder interferometresi; D2NN, kırınımlı derin sinir ağı” (Resim kredisi: Tsinghua Üniversitesi/Doğa)

ACCEL durumunda, Tsinghua’nın mimarisi, tek bir çipte ölçeklenebilirlik, doğrusal olmama ve esneklik ile elektronik analog hesaplama (EAC) tarafından desteklenen kırınımlı optik analog hesaplama (OAC) aracılığıyla çalışır – ancak işleminin %99’u optik sistem içinde uygulanır. Makaleye göre bu, Mach-Zehnder interferometreleri ve kırınımlı Derin Sinir Ağları (DNN’ler) gibi diğer görüntü mimarilerinde bulunan kısıtlamalarla mücadelede yardımcı oluyor.



genel-21