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2024年6月20日发(作者:)

科技|前沿

超越摩尔定律:麻省理工学院创

新的“闪电”系统实现加速计算

日益复杂的人工智能模型增加了对高性能计算机的需求,计算机性能的提升正在放缓。种种

不便让工程师们都在探索扩展计算机算力的新方法,但解决方案尚不清楚

编译/《中国民商》李雨蒙

算正处于一个历史拐点。摩尔定律,预测了

电子芯片上的晶体管数量每年将翻一番,由

机为其提供涡轮增压。

最近,麻省理工学院的研究人员通过验证在机

器学习方面的能力,利用光子学的潜力加速现代

计算的能力。这种被称为“闪电”的光电可重组

SmartNIC,能够帮助深度神经网络——一种模仿

大脑如何处理信息的机器学习模型,去完成推理任

务比如图片识别,以及在ChatGPT等聊天机器人中

进行语言生成。这项技术雏形的新颖设计实现了令

人印象深刻的速度,创造了第一个光子计算系统,

满足机器学习实时的推理请求。

于目前在经济实惠的微芯片上增加了更多的晶体管

带来了体量的限制,生产数量正在下降。日益复杂

的人工智能模型增加了对高性能计算机的需求,计

算机性能的提升正在放缓。种种不便让工程师们都

在探索扩展计算机算力的新方法,但解决方案尚不

清楚。

光子计算的潜力

光子计算对于机器学习模型日渐增长的算力要

求是一种潜在的解决方案。这些系统不是利用晶体

管和导线,而是利用光子(微观光粒子)在模拟域

中执行计算操作。激光产生这些小束能量,这些能

量以光速移动,就像科幻电影中以最高速飞行的宇

宙飞船一样。当光子计算核心被加入到可编程的

加速器中,如网络接口卡(NIC及其增强的对应物

SmartNICs)时,生成的硬件就可以插入标准计算

克服光子的局限

尽管具有潜力,但实现光子计算设备的一个主要

挑战是光子是被动的,这意味不同于电子设备,它们

缺乏控制数据流的内存或指令。之前的光子计算系统

正是面临这种瓶颈,但“闪电”消除了这一障碍,确

保了电子与光子组件之间数据运行的流畅。

在光子与电子之间控制数据流是过去最尖端的

中国民商

2023年第10期/总第130期

日益复杂的人工智能模型增加了对高性能计算机的需求,计算机性能的提升正在放缓

光子计算工作的致命要害。即使您有一台超快的光

子计算机,您依然需要足够的数据来驱动它,才不

会停滞。否则,你有一台超级计算机也只是闲置运

行,而不能进行任何合理的计算。

麻省理工学院电气工程和计算机科学系

(EECS)副教授、CSAIL成员Ghobadi和她的小组

同事是第一个发现和解决这个问题的人。为了突破

这项创举,他们将光子的速度与电子计算机的数据

流控制能力相结合。

行,说不同的语言。研究团队的混合系统使用重构计

数动作的抽象概念追踪数据路径上所需的计算操作,

抽象概念将光子与计算机的电子组件相连接。这种编

程抽象功能作为两者之间的统一语言,控制数据流通

过的访问权。电子携带的信息以光子的形式转化为

光,光子以光速工作,有助于完成推论任务。此后,

光子被转换回电子,将信息传递给计算机。

“闪电”所用的光子相比电线中的电子移动的

更快,同时产生的热量更少,使其能够以更快的频

率计算,同时更加节能。

编译自《Scitech》

(责任编辑林晨)

桥接光子和电子

在闪电之前,光子和电子计算方案保存独立运

本文标签: 光子计算计算机电子