Исследователи из Китайского университета Цинхуа разработали необычный аналоговый фотоэлектронный чип с названием ACCEL, который обещает перевернуть представление об инструментах для машинного зрения. Этот чип, объединяющий электронику и оптику, способен обеспечивать невероятную энергоэффективность и выдающуюся скорость вычислений в области машинного зрения. В сравнении с современными графическими процессорами новый чип ACCEL демонстрирует радикальное превосходство, позволяя добиваться высоких результатов.
Исследователи полагают, что традиционные процессоры имеют ограниченную скорость вычислений и высокое энергопотребление при выполнении задач машинного зрения, таких как распознавание изображений для автономного вождения, робототехники и медицинской диагностики. Эти задачи требуют обработки изображений в высоком разрешении. При этом от ИИ требуется высокая точность и минимальная задержка ввода-вывода при распознавании. Именно такие технологии установлены в автомобилях Tesla, способных в автономном режиме доставить человека из пункта А в пункт Б.
Чип ACCEL воплощает преимущества фотонных вычислений, которые используют свет для обработки данных. Он интегрирует дифракционные оптические аналоговые вычисления (OAC) и электронные аналоговые вычисления (EAC) в одном чипе, что позволяет достичь впечатляющей эффективности и скорости вычислений. Метод OAC использует управление световыми волнами с помощью дифракции для кодирования и обработки информации. Интерференционные паттерны, созданные светом, позволяют выполнять вычисления аналоговым способом, обрабатывая данные непрерывно, вместо дискретных цифровых шагов. Что до методики EAC, то она использует электронные компоненты для манипулирования непрерывными физическими величинами, вместо работы с цифровыми нулями и единицами.
ACCEL при обработке изображений не требует использования аналого-цифрового преобразования для обработки изображений; вместо этого он напрямую использует фототоки, индуцированные светом, что позволяет значительно снизить задержки. Этот чип достигает уровня системной энергоэффективности в 74.8 пета-операций в секунду на ватт, что на порядки превосходит современные графические процессоры. Скорость вычислений составляет 4.6 пета-операций в секунду, тогда как более 99% вычислений выполняются в оптическом режиме. Если перейти к более привычным цифрам, то это в 3000 раз быстрее современных видеокарт NVIDIA и в 4 миллиона раз энергоэффективнее современных процессоров.
Разработчики уверяют, что благодаря сочетанию оптоэлектронных вычислений и адаптивного обучения, ACCEL демонстрирует выдающуюся точность классификации объектов в различных задачах. Новый чип достигает точности 85.5%, 82.0% и 92.6% в задачах Fashion-MNIST, классификации ImageNet и распознавания покадрового видео соответственно. Примечательно, что ACCEL остаётся надёжным даже в условиях низкой освещённости, что делает его идеальным для портативных устройств, автономного вождения и промышленных приложений. Экстремально низкое энергопотребление этого нового чипа существенно снижает тепловыделение, что способствует его дальнейшему усовершенствованию и миниатюризации.
В отличие от традиционных оптоэлектронных цифровых вычислительных систем, ACCEL успешно сочетает дифракционные оптические вычисления и электронные аналоговые вычисления, обеспечивая масштабируемость, нелинейность и высокую адаптируемость. Исследователи, опубликовавшие свою работу в журнале Nature, подчеркнули, что создание вычислительной системы на основе такого инновационного принципа – это огромное достижение. Несмотря на это намного важнее успешно внедрить вычислительную архитектуру следующего поколения в реальные приложения и выйти на массовый рынок.
Эксперты уже изучили новинку и полагают, что ACCEL может значительно ускорить интеграцию новых технологий в повседневную жизнь, а высокая скорость обработки и низкое потребление энергии позволяют говорить о высоком потенциале. Рецензенты научной статьи отмечают, что даже самые необычные инновации часто основаны на идее, которая может быть переосмыслена и применена в новом свете.
Примером аналоговых вычислительных устройств может служить логарифмическая линейка, хорошо известная старшему поколению. Ещё одним примером аналоговых вычислительных устройств является настольная аналоговая вычислительная машина МН-7, разработанная ещё в 1955 году. Эти устройства успешно применялись для решения дифференциальных уравнений и моделирования физических процессов. Такие аналоговые системы обладают определённой ограниченностью в области применения, но их быстродействие и простота программирования делают их привлекательными во многих задачах.
