플로리다 대학교 (University of Florida)의 연구원들은 레이저 광 및 미세한 프레 넬 렌즈를 사용하여 인공 지능 (AI)의 핵심 기능 인 에너지 소비가 크게 줄어든 실리콘 칩을 개발했습니다. *Advanced Photonics *에 발표 된이 발견은 점점 더 복잡한 AI 모델의 증가하는 에너지 요구에 대한 잠재적 인 솔루션을 강조합니다. 이 칩은 광학 성분을 실리콘에 직접 통합하여 전기에만 의존하는 대신 빛을 사용하여 컨볼 루션을 수행 할 수 있습니다. 이 접근법은 에너지 소비가 크게 줄어들면서 처리 속도를 가속화합니다. 라인즈 (Rhines)는 플로리다 대학교 (University of Florida)의 반도체 광자 공학 교수 인 볼커 제이 소거 (Volker J. Sorger)와 연구의 리더는이 획기적인의 중요성을 강조했다. 프로토 타입 테스트에서 칩은 기존 전자 칩의 성능 수준 인 약 98% 정확도로 필기 숫자를 분류하는 능력을 보여주었습니다. 이 시스템은 표준 반도체 제조 기술을 사용하여 제작 된 전통적인 렌즈의 평평한 및 초트라틴 버전의 소형화 된 프레 넬 렌즈 세트를 사용합니다. 이 렌즈는 사람의 머리카락보다 좁은 칩의 표면에 직접 에칭됩니다. 컨볼 루션 프로세스에는 기계 학습 데이터를 칩의 레이저 라이트로 변환하는 것이 포함됩니다. 이 빛은 프레 넬 렌즈를 통과하여 컨볼 루션에 필요한 수학적 변환을 실행합니다. 마지막으로 결과는 AI 작업을 완료하기 위해 디지털 신호로 다시 변환됩니다. UF의 소거 그룹의 연구 부교수이자 연구의 공동 저자 인 행보 양 (Hangbo Yang) 은이 접근법의 참신함에 대해 다음과 같이 지적했다. 이 팀은 또한 파장 멀티플렉싱으로 알려진 다른 색상의 레이저를 사용하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리 할 수있는 칩의 기능을 보여주었습니다. Yang은 다음과 같이 설명했습니다.“우리는 렌즈를 통과하는 빛의 여러 파장 또는 색상을 동시에 전달할 수 있습니다. 이는 광자의 주요 장점입니다.” 이 연구는 Florida Semiconductor Institute, UCLA 및 George Washington University와의 협력 노력이었습니다. Scerger는 NVIDIA와 같은 회사가 이미 특정 AI 시스템에 광학 요소를 통합 하여이 새로운 기술의 통합을 용이하게 할 수 있다고 지적했습니다. Scerger는 칩 기반 광학이 매일 AI 칩에 필수적인 미래를 구상하면서“가까운 시일 내에 칩 기반 광학은 매일 사용하는 모든 AI 칩의 핵심 부분이 될 것입니다. 그리고 광학 AI 컴퓨팅은 다음에 있습니다.”
Source: 새로운 칩은 AI 에너지 소비를 크게 줄입니다
