رایانش فوتونیک و آینده هوش مصنوعی انقلابی در سرعت و راندمان انرژی
به گزارش تعمیرکار، یکی از امیدبخش ترین مسیرهای آینده مراکز داده، رایانش فوتونیک (Photonic Computing) محسوب می شود؛ نگاهی که به جای جریان الکترون از فوتون ها برای پردازش و انتقال داده بهره می گیرد.
به گزارش تعمیرکار به نقل از مهر؛ رشد انفجاری مدلهای یادگیری عمیق در دهه گذشته، مرزهای رایانش الکترونیکی را به چالش کشیده است. این مدلها که از میلیاردها پارامتر تشکیل شده اند، برای آموزش و استنتاج نیازمند توان پردازشی بسیار بالا و منابع انرژی عظیم هستند. درنتیجه، محدودیت های ترانزیستورهای سیلیکونی، پدیده های حرارتی و هزینه های زیست محیطی مراکز داده به یکی از گلوگاه های اصلی توسعه هوش مصنوعی تبدیل گشته اند. محققان در واکنش به این بحران، مسیرهای جایگزین مختلفی را جست وجو کرده اند که همچون آنها می توان به رایانش کوانتومی، معماری های نوروموفیک و رایانش فوتونیک اشاره نمود. یکی از امیدبخش ترین این مسیرها، رایانش فوتونیک (Photonic Computing) محسوب می شود؛ نگاهی که به جای جریان الکترون، از فوتون ها برای پردازش و انتقال داده بهره می گیرد. در این فناوری، نور به عنوان حامل اطلاعات، نه فقط سرعت پردازش را چندین برابر افزایش می دهد، بلکه مصرف انرژی را بشکل قابل ملاحظه ای کم می کند. پژوهش های اخیر در این حوزه، قدمی بنیادین در تحقق این رؤیای بلندپروازانه بشمار می رود و چشم اندازی از رایانش هوش مصنوعی آینده را ترسیم می کند که در آن سرعت نور، مرز غائی عملکرد تراشه های هوش مصنوعی خواهد بود.
رایانش مبتنی بر نور: گشودن مرز جدیدی در یادگیری عمیق
در قلب شبکه های عصبی عمیق، عملیات ریاضی پیچیده ای همچون ضرب ماتریسی و توابع غیرخطی صورت می گیرد. برآوردهای انجام شده نشان میدهد که این فرایندها به توان پردازشی عظیمی نیاز دارند؛ امری که در تراشه های سیلیکونی سنتی سبب افزایش دما و مصرف انرژی بیشتر می شود. در مقابل، رایانش فوتونیک با استفاده از خاصیت های موجی نور می تواند این عملیات پردازشی را با سرعتی بسیار بیشتر و اتلاف انرژی بسیار کمتر انجام دهد. بر همین اساس، محققان گروه فوتونیک کوانتومی و هوش مصنوعی در مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT)، به سرپرستی دکتر درک انگلاند، در دسامبر سال ۲۰۲۴ نوعی تراشه فوتونیک طراحی کردند که می تواند تمامی محاسبات کلیدی یک شبکه عصبی عمیق را به شکل نوری و درون تراشه انجام دهد. این تراشه نه فقط از انتقال داده ها بین سیستم های نوری و الکترونیکی بی نیاز است، بلکه به شکل کامل عملیات خطی و غیرخطی شبکه را در دامنه ی نور پیاده سازی می کند. علاوه بر این، خیلی از شرکت های فناوری در سطح جهان نیز تحقیقات خویش را برای دستیافتن به کاربردهای تجاری این فناوری را امسال بشکل محسوسی افزایش داده اند.
نوآوری کلیدی: واحدهای عملکردی غیرخطی نوری (NOFU)
بر نتایج تحقیقات صورت گرفته، یکی از چالش های اصلی در رایانش فوتونیک، اجرای عملیات غیرخطی بحساب می آید. بعبارت دیگر، فوتون ها بر خلاف الکترون ها، تمایل کمی به برهم کنش دارند و همین مساله پیاده سازی توابع مورد نیاز برای پیشبرد رایانش را دشوار می سازد. تیم مؤسسه فناوری ماساچوست در تحقیقات خود این چالش را با طراحی واحدهای عملکردی غیرخطی نوری (Nonlinear Optical Function Units - NOFUs) برطرف کرده است. این واحدها تلفیقی از اپتیک و الکترونیک هستند و بخش کوچکی از نور را برای تبدیل به سیگنال الکتریکی استفاده می نمایند تا عملیات غیرخطی را روی همان تراشه انجام دهند. به ادعای محققان فعال در پروژه مذکور، این شیوه مصرف انرژی را بشدت کاهش داده و نیاز به تقویت کننده های خارجی را از بین می برد.
عملکرد در مقیاس نانوثانیه
نتایج آزمایش های مؤسسه فناوری ماساچوست در رابطه با تراشه های فوتونیک را می توان اعجاب انگیز توصیف کرد. بر همین اساس، تراشه نوری توانست عملیات کلیدی یک وظیفه طبقه بندی داده را در کمتر از نیم نانوثانیه با دقتی بیشتر از ۹۲ درصد انجام دهد؛ سطحی از عملکرد که با سخت افزارهای دیجیتال پیشرفته برابری می کند. افزون بر این، شبکه عصبی فوتونیک توانسته است در پروسه آموزش درجا (in-situ training) به دقت بالای ۹۶ درصد برسد؛ فرآیندی که در سخت افزارهای دیجیتال به صورت معمول انرژی بر و زمان بر است. دکتر سومیل باندیوپادیای، نویسنده اصلی مقاله تحقیقاتی ناظر بر تحقیقات مؤسسه فناوری ماساچوست در این خصوص اظهار داشت: «اکنون که می توانیم کل شبکه عصبی را در مقیاس نوری و در زمان نانوثانیه اجرا نماییم، باید در سطحی بالاتر به طراحی الگوریتم ها و کاربردها فکر نماییم.» این جمله مبین تغییری پارادایمی در تفکر مهندسی هوش مصنوعی است که شامل گذار از محدودیت های سیلیکون به قلمرو نور می شود.
ساخت و مقیاس پذیری صنعتی
یکی از نقاط قوت تراشه های فوتونیک آن است که با استفاده از فرآیندهای متداول تولید «CMOS» ایجاد می شود. این بدان معناست که تکنولوژی جدید می تواند بسادگی در خطوط تولید فعلی تراشه ها ادغام شود. از همین روی، رایانش فوتونیک نه فقط یک موفقیت آزمایشگاهی، بلکه قدمی به سمت تجاری سازی در مقیاس بزرگ بحساب می آید. به قول محققان، گام بعدی تمرکز بر اتصال این تراشه ها به سیستم های الکترونیکی واقعی مانند دوربین ها، سنسورهای لیدار، یا زیرساخت های مخابراتی مربوط است. همچنین، توسعه الگوریتم هایی که بتوانند از مزیت های ذاتی نور، همچون سرعت، هم زمانی بالا و بهره وری انرژی استفاده کنند، از اولویت های آینده این مسیر پژوهشی هستند.
پیامدهای استراتژیک برای آینده هوش مصنوعی
به اعتقاد خیلی از کارشناسان، رایانش فوتونیک نه فقط راهکاری فناورانه بلکه تغییری راهبردی در اقتصاد محاسباتی هوش مصنوعی بحساب می آید. در عصر مدلهای عظیم مانند «GPT» یا «Gemini» که میلیاردها پارامتر دارند، مصرف انرژی مراکز داده به یکی از چالش های کلیدی جهان تبدیل گشته است. بر مبنای برآوردهای مستقل، مجموع مصرف برق مراکز داده مبتنی بر پردازنده گرافیکی درحال نزدیک شدن به مرز مصرف انرژی معادل چند کشور اروپایی هستند. متخصصان ادعا می کنند که در این چارچوب، تراشه های فوتونیک می توانند هزینه و مصرف انرژی آموزش مدلهای بزرگ را تا چند مرتبه کاهش دهند و زمینه ساز رایانش هوش مصنوعی به شکل بی درنگ (real-time AI) شوند. علاوه بر این، کاربردهای مستقیم این فناوری شامل سیستم های لیدار، تحلیل داده های نجومی، فیزیک ذرات و شبکه های مخابراتی با پهنای باند بالا است.
جمع بندی
تحقیقات اخیر انجام شده توسط نهادهای علمی و تجاری حوزه فناوری نشان می دهند که آینده هوش مصنوعی ممکنست نه در سیلیکون، بلکه در قلمرو نور رقم بخورد. این تغییر پارادایمی، به معنای شروع عصری است که در آن محدودیت های فیزیکی تراشه های نیمه هادی جای خویش را به قابلیت های موجی و کوانتومی نور می دهد. رایانش فوتونیک با ترکیب سرعت نوری، توان پردازشی عظیم و بهره وری انرژی بی سابقه، می تواند نسل جدیدی از تراشه های هوش مصنوعی را پدید آورد که نه فقط سریع تر، بلکه پایدارتر، مقیاس پذیرتر و از نظر زیست محیطی کم هزینه تر هستند. افزون بر این، توسعه تراشه های فوتونیک می تواند ساختار بنیادی مراکز داده و زیرساخت های ابری را دگرگون کند. تصور کنید دیتاسنترهایی که حال هزاران پردازنده گرافیکی را برای آموزش مدلهای زبانی به کار می گیرند، در آینده با تعداد کمی واحد پردازش فوتونیک (PPU) قادر به انجام همان حجم محاسبات، آن هم با مصرف انرژی چند ده برابر کمتر باشند. چنین تغییری نه فقط هزینه آموزش مدلها را می کاهد، بلکه امکان استقرار سیستم های هوش مصنوعی در لبه شبکه (Edge AI) را نیز فراهم می سازد. اگر مسیر توسعه صنعتی و الگوریتمی این فناوری با حمایت دولت ها، سرمایه گذاری شرکت های نیمه هادی و طراحی الگوریتم های سازگار با معماری نوری ادامه یابد، احیانا در دهه آینده شاهد گذار تاریخی ازپردازنده های گرافیکی به واحد پردازش فوتونیک خواهیم بود؛ قلب تپنده نسل آینده هوش مصنوعی که سرعت آن با نور اندازه گیری می شود. بطور خلاصه، این مدلها که از میلیاردها پارامتر تشکیل شده اند، برای آموزش و استنتاج نیازمند توان پردازشی بسیار بالا و منابع انرژی عظیم هستند. یکی از نقاط قوت تراشه های فوتونیک آنست که با بهره گیری از فرآیندهای متداول تولید CMOS ایجاد می شود. این بدان معناست که فناوری جدید می تواند به آسانی در خطوط تولید فعلی تراشه ها ادغام شود.
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان سایت تعمیرکار در مورد این مطلب