Single-Shot Tensor Computing: Lichtgeschwindigkeit für KI – energieeffiziente Photonik

Ein einzelner Lichtimpuls kann Tensorberechnungen mit Lichtgeschwindigkeit durchführen und damit GPUs für KI-Anwendungen ersetzen, wodurch Energie, Wasserverbrauch und CO₂‑Emissionen signifikant reduziert werden können.

Key Takeaway

Ein einzelner Lichtimpuls kann Tensorberechnungen mit Lichtgeschwindigkeit durchführen und damit GPUs für KI-Anwendungen ersetzen, wodurch Energie, Wasserverbrauch und CO₂‑Emissionen signifikant reduziert werden können.

Summary

• Die Technologie heißt „single‑shot tensor computing“ (POMMM) und nutzt die Amplitude sowie Phase von Lichtwellen, um Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu übertragen.
• Sie funktioniert in einem einzigen Durchlauf des Lichts, was enorme Vektorisierungs- und Bandbreitenvorteile bietet.
• Der Ansatz ist energieeffizient, da keine klassischen elektronischen Schaltkreise erforderlich sind; stattdessen werden Photonik‑Chips verwendet.
• Der zentrale Ansatz basiert auf mehreren Wellenlängen gleichzeitig, wodurch komplexe Tensor‑Operationen, die in Deep‑Learning‑Netzwerken üblich sind, parallel erledigt werden können.
• Praktisches Beispiel: Zhang vergleicht die Technologie mit einem Zollbeamten, der alle Pakete gleichzeitig durch alle Maschinen führt, anstatt sie nacheinander zu prüfen.
• Durch die Parallelisierung aller Berechnungen erfolgt die Verarbeitung Schneller und schneller als jede existierende GPU.
• Der Ansatz wurde im Nature Photonics-Artikel “Direct tensor processing with coherent light” von Yufeng Zhang, Xiaobing Liu und Kollegen veröffentlicht.
• Der Forschungsansatz stammt aus dem Photonik‑Team der Aalto‑University und der Chinese Academy of Sciences (Changchun).
• Zhipei Sun, Leiter des Photonik‑Groups, betont, dass die Technik auf nahezu beliebiger optischer Plattform implementiert werden kann.
• Ziel ist die direkte Integration in optische Chips, um komplexe KI‑Aufgaben mit extrem geringem Energie‑ und Wasserverbrauch auszuführen.
• Schätzung: Innerhalb von fünf Jahren könnten diese Systeme in bestehende KI‑Hardware integriert werden.
• Die Technologie verspricht eine neue Generation optischer Rechensysteme, die die Verarbeitung von KI‑Modellen in vielen Anwendungsfeldern deutlich beschleunigt.

Die Hauptvorteile

• Lichtgeschwindigkeitsbeschleunigung (≈ 300.000 km/s)
• Parallele Verarbeitung von Milliarden von Tensor‑Multiplikationen in einem Durchlauf
• Reduzierter Energieverbrauch im Vergleich zu GPU‑basierten Rechenzentren
• Potenziell geringere Abhängigkeit von nicht erneuerbarer Energie und Wasserverschwendung

Related queries:

Wie funktioniert die Parallel-Operation bei der single-shot tensor computing Methode?

Welche ökologischen Vorteile bietet diese optische Rechenarchitektur im Vergleich zu herkömmlichen GPUs?

Welche konkreten KI-Anwendungsfälle werden bislang am besten mit dieser Technologie umgesetzt?

Quelle: https://newatlas.com/computers/single-shot-tensor-optical-computing/