Автор: Денис Аветисян
Исследователи представляют открытый инструментарий для совместного проектирования электронно-фотонных систем с использованием искусственного интеллекта, ускоряя создание высокопроизводительных решений.
Представлен AI-инструментарий для автоматизированного проектирования и совместной оптимизации электронно-фотонных систем, использующий методы обратного проектирования и численного моделирования.
Несмотря на огромный потенциал фотонных систем в ускорении вычислений и развитии искусственного интеллекта, их проектирование и внедрение остаются сложной задачей из-за необходимости глубоких знаний в различных областях. В данной работе, посвященной ‘Democratizing Electronic-Photonic AI Systems: An Open-Source AI-Infused Cross-Layer Co-Design and Design Automation Toolflow’, представлен комплексный фреймворк для совместного проектирования и автоматизации разработки электронно-фотонных систем на основе искусственного интеллекта. Предложенный подход включает в себя AI-управляемые решатели и методы обратного проектирования, позволяющие значительно ускорить разработку высокопроизводительных фотонных AI-систем. Способны ли эти инструменты открыть новую эру в области фотонных вычислений и сделать их доступными для более широкого круга исследователей и разработчиков?
Энергетические узкие места в современной ИИ: взгляд в будущее
Современные модели искусственного интеллекта, особенно те, что основаны на архитектуре Transformer, сталкиваются с растущими ограничениями в энергоэффективности и масштабируемости по мере увеличения вычислительных требований. Это связано с тем, что обработка всё большего объема данных и усложнение алгоритмов требуют экспоненциального роста вычислительных ресурсов, что приводит к значительному потреблению энергии и увеличению стоимости эксплуатации. В частности, операции умножения матриц, лежащие в основе Transformer, являются чрезвычайно ресурсоемкими. Данная тенденция создает серьезные препятствия для развертывания ИИ на периферийных устройствах и в приложениях реального времени, где ограничены ресурсы питания и вычислительной мощности. Неспособность преодолеть эти ограничения может замедлить прогресс в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника, требующих эффективных и масштабируемых решений в области искусственного интеллекта.
Современные электронные архитектуры испытывают трудности в удовлетворении растущих требований к вычислительным ресурсам, предъявляемым всё более сложными моделями искусственного интеллекта, что существенно замедляет прогресс в области развёртывания на периферийных устройствах и обработки данных в режиме реального времени. Традиционные методы моделирования, такие как FDFD, характеризуются низкой скоростью работы, однако разработанная платформа позволяет достичь ускорения до 577 раз при использовании PACE и до 310 раз с PIC2O-Sim, открывая новые возможности для эффективной разработки и оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта и их практического применения.
SCATTER: Совместное проектирование для надежного ИИ
Архитектура SCATTER представляет собой новый подход к проектированию, основанный на совместной оптимизации алгоритмических и аппаратных компонентов. В отличие от традиционных подходов, где алгоритмы и аппаратное обеспечение разрабатываются независимо, SCATTER интегрирует эти аспекты на всех этапах проектирования. Это позволяет добиться максимальной эффективности и устойчивости системы за счет учета особенностей аппаратной реализации при разработке алгоритмов и, наоборот, оптимизации аппаратного обеспечения под конкретные алгоритмические задачи. Такой подход к совместному проектированию позволяет значительно улучшить производительность, энергоэффективность и надежность систем искусственного интеллекта.
В основе производительности SCATTER лежит гибридный электронно-оптический сегментированный ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь). Эта архитектура обеспечивает высокую разрешающую способность и низкое энергопотребление, что критически важно для выполнения сложных задач искусственного интеллекта. В отличие от предыдущих разработок, представленный ЦАП достиг 511-кратного уменьшения площади, что позволяет значительно повысить плотность интеграции и снизить общие габариты системы.
Оптимизация достигается за счет совместной разреженности схем и матриц весов, что позволяет создавать плотные фотонные тензорные ядра и минимизировать энергопотребление. Данный подход основан на одновременной оптимизации как аппаратной части (структуры схем), так и программной (разреженных матриц весов нейронной сети), что позволяет эффективно использовать ресурсы и снизить вычислительные затраты. В результате, по сравнению с предыдущими решениями, достигается 12.4-кратное увеличение энергоэффективности, что критически важно для развертывания ресурсоемких моделей искусственного интеллекта.
MAPS: Платформа для ускоренного фотонного ИИ-проектирования
Инфраструктура MAPS представляет собой модульную платформу, объединяющую генерацию данных, обучение суррогатных моделей и обратный дизайн с учетом особенностей производства, что ускоряет разработку фотонных AI-ускорителей. Данная интеграция позволяет автоматизировать и оптимизировать весь процесс проектирования, начиная с формирования набора данных для обучения нейронных сетей, и заканчивая учетом ограничений, накладываемых технологическими процессами при изготовлении фотонных устройств. Модульность платформы обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя адаптировать ее к различным типам фотонных архитектур и задачам искусственного интеллекта. Оптимизация на этапе обратного дизайна, учитывающая особенности производства, позволяет создавать устройства с повышенной производительностью и сниженными затратами на изготовление.
Алгоритм SP2RINT, интегрированный в инфраструктуру MAPS, представляет собой масштабируемый алгоритм обратной тренировки, предназначенный для эффективной оптимизации мета-оптических нейронных сетей (MONN) посредством пространственного разложения. В ходе тестирования SP2RINT продемонстрировал ускорение тренировки MONN в 1825 раз по сравнению с подходами, использующими симуляцию в цикле обратной связи (simulation-in-the-loop). Данное ускорение достигается за счет эффективного поиска оптимальных параметров мета-оптических компонентов, минимизируя вычислительные затраты, необходимые для тренировки сложных оптических нейронных сетей.
В архитектуре SCATTER динамическое перераспределение оптической мощности, осуществляемое посредством in-situ Light Redistribution, направлено на повышение отношения сигнал/шум (SNR). Данный процесс заключается в активном управлении распределением света внутри оптической цепи, что позволяет оптимизировать передачу сигнала и минимизировать влияние шумов. Перераспределение мощности осуществляется в реальном времени, адаптируясь к текущим условиям и входным данным, что позволяет значительно улучшить производительность и надежность оптических вычислений в рамках SCATTER.
TeMPO: Эффективный ИИ на периферии с фотонным ускорением
Архитектура TeMPO разработана для применения в устройствах искусственного интеллекта, работающих на границе сети, при ограниченных вычислительных ресурсах и энергопотреблении. В основе TeMPO лежит использование фотонных ускорителей, позволяющих значительно повысить производительность и эффективность вычислений по сравнению с традиционными электронными схемами. Это достигается за счет переноса операций умножения и сложения в оптическую область, где потребление энергии минимально, а скорость передачи данных максимальна. Благодаря такому подходу, TeMPO открывает возможности для развертывания сложных моделей машинного обучения непосредственно на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны, датчики и встроенные системы, без необходимости передачи данных в облако и обратно, что снижает задержки и повышает конфиденциальность.
В архитектуре TeMPO реализована инновационная схема иерархического накопления частичных произведений, позволяющая существенно снизить частоту дискретизации аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Данный подход, основанный на последовательном выполнении операций умножения и накопления с использованием специализированных цепей, позволяет минимизировать требования к пропускной способности АЦП без потери точности вычислений. Снижение частоты дискретизации напрямую влияет на энергопотребление, поскольку АЦП является одним из наиболее энергозатратных компонентов в системах обработки сигналов. Таким образом, иерархическое накопление частичных произведений выступает ключевым фактором повышения эффективности TeMPO, делая его привлекательным решением для энергоограниченных задач искусственного интеллекта на периферийных устройствах.
Архитектура TeMPO демонстрирует значительный прогресс в развертывании сложных моделей искусственного интеллекта непосредственно на периферийных устройствах. Интеграция с архитектурой Transformer, известной своей эффективностью в обработке последовательностей данных, позволяет TeMPO выполнять ресурсоемкие вычисления, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, локально, без необходимости передачи данных в облако. Это достигается благодаря использованию фотонных ускорителей, которые значительно снижают потребление энергии и задержку, что критически важно для приложений, требующих быстрого отклика в реальном времени. Такой подход открывает возможности для создания интеллектуальных устройств с расширенными функциями искусственного интеллекта, работающих автономно и эффективно даже в условиях ограниченных ресурсов.
SimPhony и NeurOLight: Взгляд в будущее фотонного ИИ
SimPhony представляет собой открытую платформу моделирования и симуляции, охватывающую различные уровни системы, что позволяет оценивать и оптимизировать энергоэффективные фотонные системы искусственного интеллекта (EPIC AI). В основе платформы лежат компактные фотонные модели, позволяющие значительно ускорить процесс проектирования и анализа, избегая вычислительных затрат, связанных с детализированными симуляциями. Благодаря SimPhony, исследователи и разработчики получают возможность быстро прототипировать, тестировать и совершенствовать архитектуры фотонных нейронных сетей, оценивая их производительность и энергоэффективность на различных этапах разработки. Платформа предоставляет инструменты для моделирования как отдельных фотонных компонентов, так и комплексных систем, что делает её незаменимой для продвижения исследований в области фотонного искусственного интеллекта и создания инновационных аппаратных решений.
Разработанный инструмент NeurOLight представляет собой нейронную сеть, значительно ускоряющую параметрическое фотонное моделирование и расширяющую возможности платформы PACE. В отличие от традиционных методов, таких как FDFD, NeurOLight обеспечивает увеличение скорости симуляций в 100-200 раз. Это достигается за счет обучения нейронной сети аппроксимировать решения уравнений Максвелла, что позволяет обходить вычислительно затратные этапы традиционного моделирования. В результате, проектирование и оптимизация фотонных интегральных схем становится значительно быстрее, открывая возможности для создания более сложных и эффективных систем искусственного интеллекта, основанных на фотонных технологиях.
Разработанный аппаратный ускоритель Lightening-Transformer демонстрирует значительный прорыв в области оптических вычислений, позволяя выполнять матричные умножения с беспрецедентной скоростью и гибкостью. В основе работы лежит динамическая оптическая схема, способная адаптироваться к различным размерам матриц и типам операций, что критически важно для современных алгоритмов искусственного интеллекта. Данная архитектура позволяет существенно увеличить пропускную способность и снизить задержки при выполнении операций, необходимых для обучения и инференса нейронных сетей. Потенциал Lightening-Transformer открывает новые горизонты для создания энергоэффективных и высокопроизводительных систем искусственного интеллекта, где оптические вычисления могут стать ключевым фактором для достижения новых уровней производительности и масштабируемости.
Представленная работа демонстрирует стремление к автоматизации проектирования электронно-фотонных систем с использованием искусственного интеллекта. Этот подход, несомненно, ускорит разработку высокопроизводительных фотонных AI-систем, однако, не стоит забывать о сложности лежащих в основе физических процессов. Как однажды заметил Джеймс Максвелл: «Наука — это не просто накопление фактов, а установление связей между ними». В данном случае, интеграция AI-инструментов и методов обратного проектирования позволяет установить эти связи, оптимизируя параметры систем и преодолевая ограничения, свойственные традиционным методам. При этом, инвесторы, как правило, склонны к упрощению, игнорируя глубину этих процессов и ожидая мгновенных результатов, что может привести к переоценке возможностей технологии.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь демократизировать разработку электронно-фотонных систем с использованием искусственного интеллекта, неизбежно наталкивается на фундаментальную проблему: вера в то, что оптимизация — это ключ к пониманию. Модель, как и любой инструмент, отражает не объективную реальность, а надежды создателей на предсказуемость. Ускорение разработки — ценно, но оно не отменяет того факта, что сама цель оптимизации может быть ошибочной, основанной на упрощённом представлении о сложных взаимодействиях.
Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью преодоления ограничения, заложенного в самой идее “обратного проектирования”. Оптимизация параметров под заданную цель — это лишь поиск локального минимума в многомерном пространстве возможностей. Гораздо сложнее — сформулировать саму цель, свободную от предвзятости и иллюзий контроля. Искусственный интеллект, используемый в качестве инструмента, не может заменить критическое мышление о том, что вообще стоит проектировать.
В конечном счёте, настоящая революция в этой области произойдёт не тогда, когда системы станут быстрее и эффективнее, а когда станет ясно, что сама оптимизация — это лишь одна из многих возможных стратегий. Мы не рациональны — мы просто хотим казаться предсказуемыми, и любые инструменты, призванные ускорить этот процесс, должны учитывать эту фундаментальную особенность человеческой природы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00130.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-05 15:14