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인텔은 보다 효율적인 AI를 위해 광학 칩을 개발하고 있습니다.

Railgun0

15 1241 2 2019.05.23 11:49

출처 : 탐스 하드웨어 번역기 돌린 거라 오역이 많습니다.  <img src="https://img2.quasarzone.co.kr/img/data/editor/1905/654777435_IGB93DYX_7b6907bdc44226418cfd01388d7d57b0c2dc15fa.jpeg" title="396eb08f852df5b2f595c6a27bc2b231_1558579139_8927.jpeg" style="max-width:100%; height:auto;">  인텔은 광학 신경망을 현실로 만드는 것에 대한 진전을 보고했습니다. 이 칩들은 전자가 아닌 빛을 사용함으로써 최대 100배 더 높은 전력 효율을 낼 수 있고 대기 시간을 많은 양의 순서로 줄일 수 있습니다. Intel은 두 개의 ONN 아키텍처를 시뮬레이션했으며, 최근 논문에서 설명한 바와 같이 확장성과 제조 가능성을 고려했습니다. 전자 대신 광자(빛)를 컴퓨팅의 매개체로 사용하고 일반 칩과 동일한 실리콘을 사용하는 것을 실리콘 광학이라고 합니다. 그러나 지금까지 실리콘 광학의 상업적 사용(2016년 인텔이 출시한)은 데이터 이동에만 제약을 받아 왔습니다. 광신경망(ONN)을 위한 여러 가지 설계가 제안되었지만, 2017년에는 일반적인 광 회로 구성요소(MZI라고 함)를 2x2 매트릭스 곱셈의 어떤 형태로든 수행할 수 있도록 구성할 수 있다는 것이 입증되었지만, 또한 MZI를 삼각 메쉬에 배치하여 더 큰 행렬을 만들 수 있다는 것도 보여주었습니다. 이러한 방식으로 광 회로로 매트릭스-벡터 증식이 가능한 것으로 나타났습니다. 2년 전만 해도 MIT 연구진이 MZI를 기반으로 ONN을 제안했지만, 인텔도 이 주제에 관심을 보였습니다.  인텔의 연구와 기여는 제작 오류가 발생할 때 발생하는 현상(컴퓨팅 포토닉은 본질적으로 아날로그이므로)을 조사하여 칩 내부와 칩 간에 변화를 일으키기 쉽습니다. 이 문제는 이미 연구된 바 있지만, 이전 작업은 이러한 부정확성을 처리하기 위해 제작 후 최적화에 더 초점을 맞췄습니다. 그러나 네트워크가 커질수록 확장성이 떨어지기 때문에 광학 네트워크를 구성하는 데 필요한 컴퓨팅 성능이 점점 더 높아집니다.  인텔은 제작 후 최적화 대신 사전 제작 교육을 고려했습니다. 한 가지 이상적인 ONN을 한 번 교육한 후 교육 매개변수가 부정확한 구성 요소로 네트워크의 여러 조작된 인스턴스에 배포되었습니다. 인텔은 MZI가 배열된 방식을 기반으로 두 가지 다른 ONN 아키텍처를 고려했습니다. 또한 GridNet이라고 하는 보다 조정 가능한 설계와 FFTNet이라는 보다 무장애 아키텍처를 만들어 결함의 효과를 시뮬레이션했습니다. (매트릭스 작업만 ONN에 의해 수행되었습니다.) 결함이 없는 경우 GridNet(98%)이 MNIST 필기 숫자 인식 벤치마크에서 FFTNet(95%)보다 더 높은 정확도를 달성했습니다. 하지만, 광학적 구성 요소에 노이즈가 유입되었을 때 FFTNet의 정확도가 거의 일정하게 유지되는 반면, 연구원들은 GridNET의 정확도가 50% 미만으로 떨어진다는 것을 발견했습니다. 인텔의 연구는 시뮬레이션을 기반으로 했지만, MIT의 한 스타트업은 최근 시제품 광학적 집적 회로를 시연하여 대기 시간을 10,000배 줄이고 에너지 효율을 "규모의 순서"로 개선함으로써 이러한 설계가 현재의 전자 디지털 신경 네트워크에 대한 성공적인 대안이 될 수 있음을 보여줍니다. 인텔의 AI Products Group의 GM, Naven Rao는 인텔의 연구에 대한 트윗에서 다음과 같이 말했습니다: "해결해야 할 몇 가지 어려운 문제를 제시하지만, [광학적 신경 네트워크 프로세서]는 근본적인 컴퓨팅 기질을 변화시킬 수 있습니다." 또한 인텔이 AI 분야에서 조사하고 있는 유일한 대안은 아닙니다. 이 회사는 뉴로모르핀 칩과 확률론적 컴퓨팅도 연구하고 있습니다.

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