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Apprendre aux puces photoniques à "apprendre"

Une équipe de recherche multi-establishments a développé une puce optique able de former du matériel d’apprentissage automatique.

Les programs d’apprentissage automatique ont grimpé en flèche pour atteindre 165 milliards de pounds par an, selon un récent rapport de McKinsey. Mais. elle doit être entraînée. La development des systèmes d’intelligence artificielle (IA) modernes comme le pilote automatique de Tesla coûte plusieurs tens of millions de bucks en consommation d’énergie électrique et nécessite une infrastructure de style supercalculateur. Cet “appétit” croissant pour l’IA laisse un fossé de additionally en furthermore large entre le matériel informatique et la demande d’IA. ou simplement les puces optiques, sont apparus comme une solution doable pour fournir des performances de calcul in addition élevées, mesurées par le nombre d’opérations effectuées par seconde par watt utilisé, ou TOPS/W. Cependant, bien qu’elles aient démontré des opérations de foundation améliorées dans l’intelligence artificielle utilisée pour la classification des données.

L’apprentissage automatique est une procédure en deux étapes. Tout d’abord, les données sont utilisées pour previous le système, puis d’autres données sont utilisées pour tester les performances du système d’IA. de l’Université Queens, de l’Université de la Colombie-Britannique et de l’Université de Princeton a entrepris de faire exactement cela. Après une étape de formation, l’équipe a observé une erreur et a reconfiguré le matériel pour un deuxième cycle de development suivi de cycles de formation supplémentaires jusqu’à ce qu’une functionality d’IA suffisante soit atteinte (par exemple, le système est capable d’étiqueter correctement les objets apparaissant dans un movie). Jusqu’à présent. Désormais, les chercheurs ont permis d’accélérer l’étape d’entraînement elle-même.

C’est un grand pas en avant pour l’accélération matérielle de l’IA. Ce sont les varieties d’avancées dont nous avons besoin dans le domaine des semi-conducteurs. l’industrie, comme le souligne la loi CHIPS récemment adoptée.

  • Volker Sorger, professeur de génie électrique et informatique à l’Université George Washington et fondateur de la start-up Optelligence
  • “La formation des systèmes d’IA coûte une quantité importante d’énergie et d’empreinte carbone. Par exemple, un seul transformateur d’IA consomme environ cinq fois furthermore de CO2 en électricité qu’une voiture à essence en dépense au cours de sa vie.”

  • Bhavin Shastri, professeur adjoint du département de physique de l’Université Queens