Phép nhân ma trận
Phép nhân ma trận hình thành nền móng cho tất cả các tính toán trí tuệ nhân tạo. Sự tăng tốc lưu lượng cao và độ trễ thấp từ tính toán quang học 3D đặc biệt có giá trị cho các tác vụ suy diễn trí tuệ nhân tạo.
Ở thế giới hiện tại của trí tuệ nhân tạo, việc tiêu thụ năng lượng cao và hạn chế tính toán là tất yếu. Quá trình phát triển mô hình diễn tiến nhanh chóng, nhưng cùng với sự tiến bộ này là việc cần phải tăng bộ nhớ tính toán đáng kể. Công nghệ tính toán dựa trên bán dẫn hiện có đang tiến gần tới giới hạn vật lý và gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng tăng.
Các công ty lớn đã cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách phát triển các giải pháp chip tùy chỉnh của riêng họ. Tuy nhiên, vấn đề về cản trở của phần cứng có thể quá nghiêm trọng để khắc phục bằng cách sử dụng các bộ xử lý điện tử truyền thống. Vậy, công nghệ có thể tạo điều kiện cho nhu cầu tính toán tăng lên theo cấp số nhân tăng không?
Phép Nhân Ma Trận Quang Học
Quang học đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để biến đổi cuộc sống, như đã thấy rõ trong việc truyền thông quang học trong các mạng sợi. Tính toán quang học tự nhiên là bước tiếp theo. Trái với điện tử kỹ thuật số đòi hỏi một lượng lớn bóng bán dẫn để thực hiện thậm chí các phép tính toán đơn giản nhất, tính toán quang học thực hiện các phép tính sử dụng các luật vật lý. Thông tin đầu vào được mã hóa thành các tia sáng, và phép nhân ma trận được thực hiện bằng cách sử dụng các đặc tính tự nhiên của quang học, chẳng hạn như nhiễu và giao thoa. Thông tin có thể được mã hóa trong nhiều bước sóng, chướng ngại vật, và chế độ không gian khác nhau, cho phép tiến hành xử lý song song không giới hạn, và các phép tính diễn ra đúng theo tốc độ ánh sáng.
Xem thêm: Công việc AI Cần Hạ Tầng Được Xây Dựng Theo Mục Đích
Thêm Chiều Mới Với Quang Học 3D
Khi kết thúc của việc tỷ lệ tuân theo của Dennard và định lý Moore, đến lúc ta xem lại các nguyên tắc cơ bản của tính toán. Điện tử kỹ thuật số bị chế tạo theo hình dạng `2D' - cổng và mạch bán dẫn được chế tạo trên đĩa khắc, và tính toán diễn ra thông qua thông tin chảy qua các đơn vị khác nhau trên mặt phẳng 2D. Kiến trúc tính toán 2D này yêu cầu mật độ bán dẫn của bóng bán dẫn tăng lên liên tục, gây ra vấn đề về kết nối nghiêm trọng và gặp khó khăn với vấn đề cản trở bộ nhớ đáng kể. Sự thay đổi trong thiết kế 2D đã bắt đầu, với sự phát triển của bộ nhớ xếp chồng 3D, nhưng còn rất xa mới có thể áp dụng cho toàn bộ ngành công nghiệp.
Bây giờ, quang học có thể hoàn toàn thay đổi trò chơi bằng cách thực hiện tính toán một cách tự nhiên trong không gian 3D.
Việc thêm một chiều mới giúp giảm bớt nhiều ràng buộc mà ta gặp phải trong tính toán truyền thống. Kết nối các thành phần dễ dàng hơn và tiết kiệm năng lượng hơn rất nhiều, đồng thời cho phép tăng cường xuyên suốt liên tục (số lượng tính toán có thể thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định) mà không ảnh hưởng đến độ trễ (tốc độ mỗi tính toán). Điều này hoàn toàn duy nhất đối với quang học 3D: dù bạn đang nhân với nhau mười số hay mười nghìn số, tất cả đều diễn ra cùng một lúc, với tốc độ của ánh sáng. Điều này có tác động lớn đối với tính mở rộng của bộ xử lý quang học, cho phép chúng đạt tốc độ gấp 1000 lần so với bộ xử lý kỹ thuật số hiện tại.
Ngoài tính linh hoạt vốn có của quang học 3D, tốc độ đồng hồ của quang học có thể cung cấp tốc độ nhanh hơn 100 lần so với điện tử truyền thống và khả năng kết hợp sóng (sử dụng nhiều bước sóng ánh sáng để xử lý thông tin song song) mở ra cánh cửa cho tăng thêm 100 lần nữa. Kết hợp những điều này lại cho bạn khả năng mở rộng tốc độ tính toán theo hàng loạt, với khả năng xử lý dữ liệu cao hơn, thời gian trễ thấp hơn và độ tin cậy tăng cao, chỉ có quang học ma trận nhân 3D mới có thể mang lại.
Dẫn đến điều gì cho trí tuệ nhân tạo?
Phép nhân ma trận tạo nên nền tảng của tất cả các tính toán trí tuệ nhân tạo, bất kể ứng dụng. Đáng chú ý, công suất xử lý cao và độ trễ thấp mà quang học 3D mang lại đặc biệt có giá trị cho các nhiệm vụ suy diễn trí tuệ nhân tạo trong các trung tâm dữ liệu, một ứng dụng được thúc đẩy bởi khả năng phản hồi và hiệu suất thời gian thực.
Với những cải tiến đáng kể về băng thông, độ trễ, tốc độ và khả năng mở rộng so với điện tử truyền thống hoặc quang học tích hợp, kết hợp với khả năng tương thích với các thuật toán học máy hiện có, tính toán quang học 3D đang chuẩn bị cách mạng hóa tất cả các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Được gán nhãn
