Оптические вычисления: новый горизонт искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается комплексный подход к созданию масштабируемых систем искусственного интеллекта на основе фотоники, объединяющий автоматизацию проектирования и совместную оптимизацию алгоритмов.

В рамках SimPhony реализована сквозная методология моделирования и совместной оптимизации, объединяющая фотонные модели на уровне устройств и схем с анализом архитектуры, отображением потока данных и оценкой энергопотребления, площади и памяти, что позволяет проводить аппаратное обучение и преобразование с учетом физических ограничений и исследовать взаимосвязь между алгоритмами и аппаратной платформой.

Разработка автоматизированной платформы Electronic-Photonic Design Automation (EPDA) для совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения фотонных систем ИИ.

Несмотря на многообещающие перспективы фотонных вычислений, масштабирование систем искусственного интеллекта, усиленных фотоникой, сталкивается с серьезными ограничениями в области проектирования и интеграции. В данной работе, ‘Toward Large-Scale Photonics-Empowered AI Systems: From Physical Design Automation to System-Algorithm Co-Exploration’, представлен комплексный подход к автоматизации электронно-фотонного проектирования (EPDA), охватывающий все этапы — от физической реализации до системно-алгоритмического со-проектирования. Разработанный инструментарий позволяет преодолеть разрыв между архитектурными намерениями и практически реализуемым оборудованием, обеспечивая эффективное управление затратами и учет физических ограничений. Сможет ли подобный подход открыть путь к созданию действительно масштабируемых и энергоэффективных фотонных систем искусственного интеллекта нового поколения?

Пророчество вычислительных узких мест: Рождение фотонного ИИ

Традиционные электронные системы, являющиеся основой современных вычислений, сталкиваются с растущими ограничениями пропускной способности и энергоэффективности, что особенно заметно при обработке ресурсоемких задач, таких как большие языковые модели. По мере увеличения сложности этих моделей, требующих обработки огромных объемов данных, существующая электронная инфраструктура испытывает трудности в обеспечении необходимой скорости и эффективности. Это приводит к увеличению задержек, росту энергопотребления и, в конечном итоге, к замедлению прогресса в области искусственного интеллекта. Ограничения пропускной способности означают, что скорость передачи данных между различными компонентами системы становится узким местом, а высокая энергоемкость приводит к значительным эксплуатационным расходам и негативному воздействию на окружающую среду. Поэтому поиск альтернативных вычислительных парадигм, способных преодолеть эти ограничения, является критически важной задачей для дальнейшего развития искусственного интеллекта.

Фотонные системы искусственного интеллекта представляют собой перспективное решение для преодоления вычислительных ограничений, присущих традиционным электронным системам. Используя скорость и энергоэффективность света для выполнения вычислений, эти системы способны значительно ускорить обработку данных и снизить задержки. Недавние исследования демонстрируют, что новые фотонные ускорители способны обеспечить до $12\times$ сокращение задержки по сравнению с предыдущими поколениями, открывая возможности для более быстрых и эффективных алгоритмов машинного обучения и обработки больших объемов информации. Это особенно важно для ресурсоемких задач, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение, где скорость и эффективность вычислений являются критическими факторами.

Разработанная нами автоматизированная система размещения и трассировки фотонных интегральных схем Apollo[7] и LiDAR-V2[8,9] позволяет создавать компактные и высококачественные макеты крупномасштабных PIC (более 1000 устройств) менее чем за 230 секунд.

Динамические тензорные ядра: Адаптация к вычислительному будущему

Динамические тензорные ядра являются ключевым элементом в ускорении рабочих нагрузок искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и эффективность выполнения матричных операций. В отличие от статических реализаций, динамические ядра адаптируются к различным размерам матриц и типам данных, что позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов и снизить энергопотребление. Эта адаптивность достигается за счет перенастраиваемой архитектуры, позволяющей ядрам эффективно обрабатывать широкий спектр операций, включая умножение матриц, свертки и другие ключевые операции, необходимые для современных моделей машинного обучения. Эффективность динамических тензорных ядер особенно заметна при работе с разреженными матрицами, где можно исключить ненужные вычисления, что значительно повышает производительность и снижает потребление энергии.

Архитектуры, такие как TeMPO и SCATTER, используют динамические тензорные ядра, оптимизированные для фотонных реализаций и приложений периферийных вычислений (edge AI). В частности, архитектура TeMPO демонстрирует вычислительную плотность в 1.2 TOPS/mm², что позволяет добиться высокой производительности при минимальной занимаемой площади. Данный подход особенно важен для устройств с ограниченными ресурсами, где эффективное использование площади и энергопотребления является ключевым фактором.

Архитектуры динамических тензорных ядер, такие как TeMPO, ориентированы на повышение эффективности использования площади и энергопотребления, что критически важно для развертывания в средах с ограниченными ресурсами. Конкретно, архитектура TeMPO демонстрирует энергоэффективность в 22.3 TOPS/W, что позволяет существенно снизить энергозатраты при выполнении операций искусственного интеллекта. Это достигается за счет оптимизации компоновки и использования специализированных схем, направленных на минимизацию потребляемой мощности при сохранении высокой вычислительной производительности. Такая эффективность делает данные архитектуры привлекательными для применения в периферийных вычислениях и встраиваемых системах, где ограничения по питанию и размеру являются ключевыми факторами.

Совместная разреженность: Гармония в схеме и данных

Совместная разреженность схем и матриц весов является ключевой стратегией повышения производительности и надежности вычислительных систем. Этот подход основан на одновременной эксплуатации разреженности как в аппаратной части (структуре схемы), так и в программной (матрицах весов нейронных сетей или других алгоритмов). За счет выявления и использования избыточности данных и вычислений, достигается снижение потребления энергии, уменьшение площади кристалла и повышение устойчивости к ошибкам. Использование разреженных матриц весов позволяет уменьшить количество необходимых операций умножения и сложения, а разреженная схема реализует эти операции с меньшим количеством транзисторов и соединений, что ведет к существенным улучшениям в эффективности и надежности системы.

В архитектуре SCATTER реализован подход совместной разреженности (co-sparsity) схемных и весовых матриц, дополненный методом перераспределения света In-Situ. Данная комбинация позволяет динамически распределять мощность и оптимизировать использование ресурсов, что приводит к значительному снижению площади занимаемой схемы. Экспериментальные результаты демонстрируют, что применение данной стратегии обеспечивает уменьшение площади в 511 раз по сравнению с традиционными подходами, при сохранении или улучшении производительности и надежности системы.

В системе SCATTER используется гибридный сегментированный электронно-оптический ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь), который сочетает в себе электронные и фотонные компоненты для повышения эффективности и разрешения. Данная архитектура позволяет достичь значительной экономии энергии — зафиксировано 12.4-кратное снижение энергопотребления по сравнению с традиционными решениями. Комбинация электронных и оптических элементов обеспечивает более высокую скорость преобразования и снижает потери мощности, что критически важно для энергоэффективных вычислений и обработки сигналов.

Инструменты для созидания: Раскрывая потенциал фотонных схем

Разработка крупных фотонных интегральных схем (ФИС) требует эффективных инструментов размещения компонентов, и Apollo представляет собой передовое решение, использующее возможности графических процессоров для значительного ускорения этого процесса. Благодаря GPU-ускорению, Apollo позволяет справляться с задачами, которые ранее были непосильны из-за вычислительной сложности, обеспечивая оптимальное размещение элементов даже в самых масштабных ФИС. Эта возможность критически важна для создания сложных фотонных систем, поскольку от правильного размещения компонентов напрямую зависят характеристики схемы, такие как потери сигнала и скорость работы. Apollo не просто ускоряет процесс, но и позволяет исследователям и инженерам экспериментировать с различными конфигурациями, открывая новые возможности для инноваций в области фотоники.

Инструмент LiDAR-V2 представляет собой систему автоматической разводки трасс для электронно-фотонных интегральных схем (ЭФИС), обеспечивающую соответствие разработанных макетов всем технологическим требованиям и ограничениям. В процессе проектирования ЭФИС критически важно избегать нарушений правил проектирования, поскольку даже незначительные отклонения могут привести к снижению производительности или отказу устройства. LiDAR-V2, используя передовые алгоритмы, гарантирует, что разводка соединений выполняется без каких-либо нарушений, что значительно повышает надежность и эффективность конечного продукта. Этот инструмент позволяет разработчикам сосредоточиться на функциональных аспектах схем, минимизируя риски, связанные с физической реализацией и обеспечивая соответствие самым строгим стандартам качества.

Комплекс инструментов SimPhony и ADEPT обеспечивает моделирование на системном уровне и автоматизированный поиск топологии фотонных схем, существенно упрощая процесс проектирования. Совместное использование этих средств позволило добиться впечатляющих результатов: время размещения и трассировки для крупномасштабных фотоинтегрированных схем (PIC) сократилось до 230 секунд. В результате оптимизации удалось уменьшить площадь кристалла на 18% и повысить качество разводки на 25%, что открывает новые возможности для создания компактных и высокопроизводительных фотонных устройств.

Пророчество трансформаторов: Ускорение будущего ИИ

Архитектура Transformer, являющаяся основой современных систем обработки естественного языка, характеризуется высокой вычислительной сложностью. Это связано с необходимостью выполнения огромного количества матричных операций, особенно при работе с длинными последовательностями текста или при масштабировании моделей для решения более сложных задач. Подобные вычисления требуют значительных ресурсов и времени, что становится серьезным препятствием для эффективной реализации и развертывания Transformer-моделей, особенно в условиях ограниченных вычислительных мощностей или при необходимости обработки данных в режиме реального времени. Проблема усугубляется постоянным стремлением к увеличению размеров моделей и сложности задач, что требует дальнейшей оптимизации алгоритмов и аппаратных решений для преодоления вычислительных ограничений.

Архитектура Lightening-Transformer представляет собой фотонный ускоритель, разработанный специально для динамических матричных умножений, лежащих в основе работы трансформеров. В отличие от традиционных электронных вычислений, Lightening-Transformer использует свет для выполнения этих операций, что позволяет значительно увеличить скорость и снизить энергопотребление. Ключевым элементом является использование волноводных цепей для кодирования и обработки матричных данных, где каждый световой луч представляет собой определенный элемент матрицы. За счет параллельной обработки множества лучей света, Lightening-Transformer способен выполнять матричные умножения гораздо быстрее, чем традиционные процессоры, открывая возможности для реализации более сложных и эффективных моделей искусственного интеллекта. Такой подход позволяет оптимизировать критически важные операции в трансформерах, что является ключевым фактором для ускорения работы моделей обработки естественного языка и других приложений, требующих высокой вычислительной мощности.

Архитектура Lightening-Transformer представляет собой перспективное решение для ускорения работы трансформеров, ключевых компонентов современных систем искусственного интеллекта. Используя скорость и энергоэффективность фотонных вычислений, она способна значительно превзойти традиционные электронные аналоги в выполнении динамических матричных умножений — операций, определяющих производительность трансформеров. Результаты исследований демонстрируют впечатляющее снижение задержки в 12 раз по сравнению с существующими решениями, что открывает новые возможности для масштабирования и развертывания трансформерных моделей в задачах обработки естественного языка и других областях, требующих высокой вычислительной мощности. Это позволяет создавать более быстрые и эффективные системы искусственного интеллекта, способные обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.

Исследование демонстрирует, что масштабирование систем искусственного интеллекта на основе фотоники требует целостного автоматизированного подхода к проектированию — автоматизации электронно-фотонного проектирования (EPDA). Этот подход призван преодолеть разрыв между архитектурными намерениями и физически реализуемым оборудованием, обеспечивая совместную оптимизацию на всех уровнях — от физики устройств до алгоритмов. Как заметил Ричард Фейнман: «Если вы не можете объяснить что-то простыми словами, значит, вы сами этого не понимаете». Аналогично, EPDA стремится упростить сложный процесс создания фотонных AI-систем, делая его более понятным и управляемым, а значит, более устойчивым к будущим сбоям и изменениям.

Что же дальше?

Представленная работа, стремясь автоматизировать создание фотонных систем для искусственного интеллекта, неизбежно сталкивается с парадоксом: совершенство автоматизации — это гарантия будущих сбоев, предсказуемых, но не устранимых. Система, полностью лишенная человеческого вмешательства, лишается и способности к непредсказуемой адаптации. Автоматизация — это не избавление от ошибок, а их перенос из рук инженеров в законы физики.

Стремление к “полному стеку” автоматизации, от физики устройств до алгоритмов, выглядит как попытка построить идеальный механизм. Однако, идеальный механизм — это мёртвый механизм. Недостатки и ограничения в физической реализации, неизбежные компромиссы между скоростью, энергопотреблением и точностью, — это не проблемы, а признаки жизни, возможность для эволюции. Следующий этап развития, вероятно, потребует отхода от идеи единого, всеобъемлющего решения, в пользу модульных, самовосстанавливающихся систем.

Поиск оптимального баланса между автоматизацией и ручным управлением, между предсказуемостью и адаптивностью, — это не инженерная задача, а философский вызов. Истинный прогресс заключается не в создании систем, которые никогда не ломаются, а в создании систем, которые учатся на своих ошибках — даже если эти ошибки предсказуемы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00129.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-05 08:16

🚀 Квантовые новости