Чип Taichi-II на порядок ускорил обучение оптических сетей, содержащих миллионы параметров, и повысил точность задач классификации на 40%.
Исследователи из Университета Цинхуа (Китай) объявила о революционном прорыве в технологии искусственного интеллекта (ИИ). Созданный ими чип Taichi-II превосходит ускорит обучение ИИ-моделей с помощью передовых оптических процессов, пишет Interesting Еngineering.
Чип Taichi-II — это усовершенствованная модель предшественника, чипа Taichi, который превысил по показателям энергоэффективности графический процессор NVIDIA H100 в 1000 раз. Taichi-II оказался еще более энергоэффективным.
В отличие от традиционных методов обучения ИИ-моделей, Taichi-II использует оптические процессы, что делает его более эффективным и значительно повышает производительность. Этот чип на порядок ускорил обучение оптических сетей, содержащих миллионы параметров, и повысил точность задач классификации на 40%. В сложных сценариях визуализации его энергоэффективность в условиях низкой освещенности улучшилась в 6 раз.
Ученые использовали обучение в полностью прямом режиме (FFM). Этот метод позволяет запустить процесс обучения непосредственно на оптическом чипе, обеспечивая параллельную обработку задач машинного обучения. Они надеются, что такие процессоры станут основой оптической вычислительной мощности для построения моделей искусственного интеллекта.
Метод FFM использует высокоскоростные оптические модуляторы и детекторы, которые потенциально могут превзойти графические процессоры в сценариях ускоренного обучения. Это нововведение открывает новые возможности для оптических вычислений, например, для их использования в крупномасштабных приложениях.
Появление такого устройства, как Taichi-II особенно примечательно, поскольку США ввели ограничения на доступ Китая к передовым графическим процессорам для ИИ. Но чип Taichi-II предлагает альтернативу, которая может помочь смягчить эти ограничения.