Kineski naučnici razvili superefikasan potpuno analogni fotoelektronski čip
Kineski istraživači sa Univerziteta Tsinghua razvili su potpuno analogni fotoelektronski čip koji može da obrađuje zadatke kompjuterskog vida većom brzinom i energetskom efikasnošću od postojećih čipova.
Nalazi istraživačkog tima, koji pružaju alternativu postojećim tehnologijama zasnovanim na analogno-digitalnoj konverziji, objavljeni su u časopisu Priroda (Nature), prenosi Sinhua.
Analogni i digitalni signali su dve vrste signala koji nose informacije. Analogni signali variraju kontinuirano, kao što je slučaj sa zracima svetlosti koji formiraju sliku, dok su digitalni signali nekontinuirani, kao kod binarnih brojeva.
U računarskim zadacima vizualno zasnovanim i kao što su prepoznavanje slika i detekcija objekata, signali iz okruženja su analogni i treba ih konvertovati u digitalne signale za obradu od strane neuronskih mreža veštačke inteligencije (AI) , sistema obučenih da prepoznaju obrasce i odnose u skupu podataka.
Međutim, analogno-digitalna konverzija zahteva vreme i energiju, ograničavajući brzinu i efikasnost performansi neuronske mreže.
Fotonsko računarstvo, koje koristi analogne svetlosne signale, jedan je od pristupa koji najviše obećava u rešavanju ovog problema.
U novoj studiji, istraživači su dizajnirali integrisani fotoelektronski procesor da iskoristi prednosti kako svetlosti u obliku fotona, tako i elektrona koji se nalaze u električnim strujama, na potpuno analogni način. Rezultat se naziva „sve-analogni čip koji kombinuje elektronsko i lako računarstvo“ ili ACCEL.
Members of the research team developing an all-analog photoelectronic chip pose for a group photo at Tsinghua University in Beijing, capital of China, April 20, 2021. (Tsinghua University/Handout via Xinhua)
„Maksimizirali smo prednosti svetlosti i električne energije pod potpuno analognim signalima, izbegavajući nedostatke analogno-digitalne konverzije i razbijajući usko grlo potrošnje energije i brzine“, rekao je Fang Lu, istraživač iz tima Tsinghua.
Testovi su pokazali da je ACCEL u stanju da prepozna i klasifikuje objekte sa stepenom tačnosti koji je uporediv sa onim u digitalnim neuronskim mrežama. Štaviše, klasifikuje slike visoke rezolucije različitih scena svakodnevnog života više od 3.000 puta brže i sa 4.000.000 puta manjom potrošnjom energije u odnosu na vrhunski GPU (jedinica za grafičku obradu
Recenzija urednika časopisa kaže da je tim minimizirao potrebu za energetski skupim analogno-digitalnim pretvaračima. „Ovaj osvežavajući i pragmatičan pristup hardveru veštačke inteligencije koji je visoko energetski efikasan izvlači maksimum iz elektronskih i fotonskih računarskih tehnologija“, navodi se u saopštenju.
Fang je primetio da će prednost ultra-niske snage pomoći da se poboljša problem zagrevanja skaliranja čipova i da ima potencijal da donese napredak u budućem dizajnu čipova.
Dai Ćionghaj, direktor Škole informacionih nauka i tehnologije na Univerzitetu Tsinghua, rekao je da je tim razvio prototip čipa i da će raditi na pravljenju čipa za veštačku inteligenciju opšte namene za širi spektar aplikacija.
(Beta)
Pratite Krstaricu i preko mobilne aplikacije za Android i iPhone.