“改变机器学习:利用光子加速器中的三维处理技术实现先进的并行计算和边缘计算兼容性”

掀起机器学习革命:借助光子加速器的三维处理技术实现先进的并行计算和边缘计算兼容性

由于技术的进步和机器学习的兴起,数据量不断增加。全球数据产量在2020年达到64.2泽字节,预计到2025年将达到181.0泽字节。物理科学、计算机科学、医学科学、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域在这方面有着重要的应用。大型数据集对硬件系统提出了重要的计算需求。

现代人工智能工作所需的处理能力翻倍速度远远快于现在,平均每3.5个月翻一倍。为了跟上这种扩展,硬件容量必须每3.5个月增加四倍。增强这种技术能够处理的数据维度是一种提出的解决方案。虽然多路空间和波长已经被用来处理二维数据,但需要硬件实现三维处理。

因此,牛津大学、明斯特大学、海德堡大学和埃克塞特大学的研究人员开发出了用于处理三维数据的光电硬件。这一突破显著改善了人工智能活动数据处理的并行性。

研究人员使用射频调制来增加光通信的并行性,并在数据中添加了另一层。他们能够通过利用波长多路复用并在空间中分散非挥发性存储器来实现这一点。与仅利用空间和波长波动的技术相比,科学家们通过这个系统实现了很好的并行性水平,达到了100倍的改善。

研究团队通过增加额外的并行维度提升了光子矩阵-向量乘法器芯片的处理能力。通过使用多个无线频率对数据进行编码,这种称为高维处理的改进将并行性提升到超过之前的成果。

研究团队使用他们的创新装置在真实世界环境中通过研究心脏病患者的心电图来测试突发死亡的风险。他们成功地以93.5%的成功率同时分析了100个心电图读数,确定了突然死亡的可能性。

研究人员还声称,即使输入和输出略有增加,这种方法也有可能超过最新的电子处理器。这种可扩展性可能导致计算密度和能源效率的大幅增加100倍。