Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: die revolutionären Auswirkungen der optischen Matrixmultiplikation

Die aktuelle KI-Welt ist leistungshungrig und rechenintensiv. Die Modellentwicklung schreitet rasant voran, doch mit diesem Fortschritt geht auch die Notwendigkeit einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung einher. Bestehende Transistor-basierte Computersysteme stoßen an ihre physikalischen Grenzen und haben bereits Schwierigkeiten, diesen wachsenden Computeranforderungen gerecht zu werden.

Große Unternehmen haben versucht, dieses Problem zu lösen, indem sie ihre eigenen maßgeschneiderten Chiplösungen entwickelten. Allerdings können Hardware-Engpässe zu schwerwiegend sein, als dass sie mit herkömmlichen elektronischen Prozessoren überwunden werden könnten. Wie kann die Technologie also den exponentiell wachsenden Bedarf an Rechenleistung angemessen decken?

Matrixmultiplikation

In großen Sprachmodellen verwenden mehr als 90 % der Rechenaufgaben die Matrixmultiplikation. Die Matrixmultiplikation kann verschiedene Funktionsmodule der künstlichen Intelligenz unterstützen, indem sie die Grundoperationen Multiplikation und Addition strukturiert durchführt. Dies gilt nicht nur für Sprachmodelle, sondern ist auch die Grundlage fast aller neuronalen Netze: Sie können Verbindungen zwischen großen Neuronen realisieren, Faltungsoperationen zur Bildklassifizierung und Objekterkennung durchführen, sequentielle Daten verarbeiten usw. Obwohl es sich um ein einfaches Konzept handelt, ist es für die effiziente Bearbeitung und Transformation von Daten, die KI und unzählige andere Anwendungen unterstützen, von entscheidender Bedeutung. Daher kann die Bedeutung der Matrixmultiplikation nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Je ausgefeilter die KI-Modelle werden, desto mehr Matrixoperationen haben wir um Leistung zu erbringen, was bedeutet, dass wir eine leistungsfähigere Rechenleistung benötigen. Um diesen Bedarf zu decken, stoßen elektronische Produkte schon heute an ihre Grenzen. Gibt es noch andere Lösungen?

Optische Matrixmultiplikation

Optik wird auf vielfältige Weise eingesetzt, um unser Leben zu verändern, insbesondere in der optischen Kommunikation in Glasfasernetzen. Optisches Rechnen ist ein natürlicher nächster Schritt. Die digitale Elektronik erfordert eine große Anzahl von Transistoren, um die einfachsten Rechenoperationen durchzuführen, während sich die optische Datenverarbeitung die Gesetze der Physik zunutze macht, um Berechnungen durchzuführen. Eingabeinformationen werden in Lichtstrahlen kodiert und Matrixmultiplikationen werden unter Nutzung der natürlichen Eigenschaften der Optik wie Interferenz und Beugung durchgeführt. Informationen können in mehreren Wellenlängen, Polarisationen und räumlichen Modi kodiert werden, wodurch eine unbegrenzte Menge paralleler Verarbeitung und Berechnungen nahezu mit Lichtgeschwindigkeit möglich ist.

Neue Dimensionen mit 3D-Optik hinzufügen

Da die Dennard-Skalierung und das Mooresche Gesetz zu Ende gehen, ist es an der Zeit, sich noch einmal mit den Grundlagen des Rechnens auseinanderzusetzen. Digitale Elektronik ist von Natur aus auf „2D“-Layouts beschränkt – Transistor-Gates und Schaltkreise werden auf Wafern hergestellt und die Berechnung erfolgt durch den Informationsfluss zwischen verschiedenen Einheiten auf der 2D-Ebene. Diese 2D-Rechnerarchitektur erfordert eine immer höhere Transistordichte, verursacht schwerwiegende Verbindungsprobleme und leidet unter dem berüchtigten Speicherengpass. Mit der Entwicklung des 3D-Stapelspeichers hat nun die Transformation des 2D-Designs begonnen, aber die Branche als Ganzes hat noch einen langen Weg vor sich, um sich anzupassen.

Optics kann jetzt das Spiel revolutionieren, indem es Berechnungen auf natürliche Weise im 3D-Raum durchführt. Durch das Hinzufügen neuer Dimensionen können viele Einschränkungen der herkömmlichen Datenverarbeitung gelockert werden. Die Verbindung von Komponenten ist einfacher und energieeffizienter und ermöglicht einen immer höheren Durchsatz (wie viele Berechnungen können in einer bestimmten Zeit durchgeführt werden), ohne die Latenz (wie schnell jede Berechnung ausgeführt wird) zu beeinträchtigen. Das ist völlig einzigartig in der 3D-Optik: Egal, ob Sie 10 Zahlen oder 10.000 Zahlen multiplizieren, alles geschieht gleichzeitig und mit Lichtgeschwindigkeit. Dies hat enorme Auswirkungen auf die Skalierbarkeit optischer Prozessoren und ermöglicht ihnen, die 1.000-fache Geschwindigkeit aktueller digitaler Prozessoren zu erreichen.

Zusätzlich zur inhärenten Skalierbarkeit von 3D-Optiken können die Taktraten von Optiken Geschwindigkeiten liefern, die bis zu 100-mal schneller sind als bei herkömmlicher Elektronik, und die Fähigkeit, Wellenlängen zu multiplexen, öffnet die Tür zu weiteren bis zu 100-fachen Verbesserungen. Die Kombination all dieser Faktoren ermöglicht eine exponentielle Skalierung der Rechengeschwindigkeit mit höherem Durchsatz, geringerer Latenz und höherer Zuverlässigkeit, die nur die optische 3D-Matrixmultiplikation bieten kann.

Was bedeutet das für künstliche Intelligenz? Was? der Anwendung. Insbesondere der hohe Durchsatz und die geringe Latenz der 3D-Optik sind besonders wertvoll für Inferenzaufgaben der künstlichen Intelligenz im Rechenzentrum, einer Anwendung, die auf Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und -Effizienz basiert.

Optisches 3D-Computing hat im Vergleich zu herkömmlicher Elektronik oder integrierter Photonik eine deutlich verbesserte Bandbreite, Latenz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Darüber hinaus ist es mit bestehenden Algorithmen des maschinellen Lernens kompatibel und hat daher das Potenzial, alle Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu revolutionieren

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