В Китае разработали сверхэффективный чип для обработки изображений

Полностью аналоговую фотоэлектронную микросхему, которая может обрабатывать задачи компьютерного зрения с большей скоростью и энергоэффективностью, разработали китайские исследователи из Университета Цинхуа, сообщает 3 ноября издание Yicai.

Результаты исследования, представляющие собой альтернативу существующим технологиям, основанным на аналогово-цифровом преобразовании, опубликованы в журнале Nature.

Аналоговые и цифровые сигналы — это два типа сигналов, несущих информацию. Аналоговые сигналы изменяются непрерывно как, например, лучи света, формирующие изображение, а цифровые сигналы — непрерывно как двоичные числа.

В вычислительных задачах, основанных на зрении, таких как распознавание образов и обнаружение объектов, сигналы из окружающей среды являются аналоговыми, и их необходимо преобразовать в цифровые для обработки нейронными сетями ИИ — системами, обученными распознавать закономерности и взаимосвязи в наборе данных. Однако аналогово-цифровое преобразование требует больших затрат времени и энергии, что ограничивает скорость и эффективность работы нейронной сети. Фотонные вычисления, использующие аналоговые световые сигналы, являются одним из наиболее перспективных подходов к решению этой проблемы.

В новом исследовании ученые разработали интегрированный фотоэлектронный процессор, позволяющий использовать преимущества как света в виде фотонов, так и электронов, присутствующих в электрическом токе, в полностью аналоговом виде. Полученный результат получил название «полностью аналоговый чип, объединяющий электронные и световые вычисления», или ACCEL.

«Мы максимально использовали преимущества света и электричества в полностью аналоговых сигналах, избежав недостатков аналого-цифрового преобразования и преодолев узкое место в энергопотреблении и скорости», — говорит Фанг Лу (Fang Lu), исследователь из группы Цинхуа.

Испытания показали, что ACCEL способен распознавать и классифицировать объекты с точностью, сравнимой с точностью цифровых нейронных сетей. Более того, он классифицирует изображения высокого разрешения различных сцен повседневной жизни более чем в 3000 раз быстрее и с меньшим в 4 000 000 раз энергопотреблением, чем самый современный графический процессор (GPU).

В обзоре, опубликованном редакторами журнала Nature, отмечается, что команда минимизировала необходимость использования энергозатратных аналогово-цифровых преобразователей. «Этот свежий и прагматичный подход к созданию аппаратных средств искусственного интеллекта с высокой энергоэффективностью позволяет максимально использовать как электронные, так и фотонные вычислительные технологии», — говорится в рецензии.

Фанг отметил, что преимущество сверхнизкого энергопотребления поможет решить проблему нагрева при масштабировании чипов, и это потенциально может привести к прорыву в будущем дизайне чипов.

Дай Цюнхай (Dai Qionghai), директор Школы информационных наук и технологий Университета Цинхуа, сообщил, что команда разработала прототип чипа и будет работать над созданием чипа искусственного интеллекта общего назначения для более широкого круга приложений.