İçerik Haritası
Işık süratiyle çalışan yeni çip: Yapay zekada GPU devri bitiyor mu?
Bilim insanları, yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılma biçiminde ihtilal yaratabilecek, ışığı elektrik yerine kullanan yeni kuşak optik hesaplama için temel bir mimari geliştirdi. Bu gelişme, büyük lisan modelleri üzere derin öğrenme sistemlerinin temelini oluşturan ve bilgilerin sıralandığı yüklü yapılar olan “tensör”lerle direkt bağlantılı.
Modern AI sistemlerinde, modellerin tensör datalarını sürece suratı, sistemin temel performans darboğazını oluşturuyor. Bu darboğaz, bir modelin ne kadar büyük olabileceğine dair bir hudut koyuyor. Klasik ışık tabanlı hesaplama, küçük ölçeklerde süratli ve güç açısından verimli olsa da, birçok optik sistem paralel olarak çalışamıyor. Bu durum, süreç gücünü katlanarak artıran GPU’ların tersine, optik sistemlerin doğrusal çalışmasına neden oluyor.
Bu sınırlama yüzünden geliştiriciler, ölçekteki paralel süreç avantajları nedeniyle optik hesaplamayı tercih etmiyordu. OpenAI ve Google üzere büyük firmaların en güçlü modellerinin eğitim için binlerce GPU’nun eşzamanlı çalışmasını gerektirmesinin nedeni bu ölçeklenme sorunu haline gelmişti.
POMMM Mimarisi: Tek atışta paralel işlem
Ancak Paralel Optik Matris-Matris Çarpımı (POMMM) ismi verilen yeni mimari, optik hesaplamayı geride tutan bu sorunu ortadan kaldırabilir. Evvelki optik sistemlerin tersine, POMMM, tek bir lazer atışı kullanarak birden fazla tensör sürecini tıpkı anda gerçekleştiriyor.
Bunun sonucunda ortaya çıkan temel AI donanımı tasarımı, bir AI sisteminin tensör süreç suratını, mevcut en gelişmiş elektronik donanım yeteneklerinin ötesine taşıma potansiyeli taşıyor ve bunu yaparken güç tüketimini önemli ölçüde azaltıyor.
Nature Photonics mecmuasında yayımlanan çalışma, standart optik ve GPU şemalarına karşı yapılan bir dizi testle birlikte deneysel bir prototipin sonuçlarını ayrıntılandırıyor. Bilim insanları, dijital bilgileri ışık dalgalarının genlik ve fazına kodlayarak, bu dalgaların birleşmesiyle matris yahut tensör çarpımları üzere matematiksel süreçleri gerçekleştirmesini sağlıyor. Bu optik süreçler, ışık yayılırken pasif olarak gerçekleştiği için ek güce gereksinim duymuyor.
Aalto Üniversitesi Fotonik Grubu lideri ve çalışmanın baş muharriri Zhipei Sun, bu yaklaşımın neredeyse her optik platformda uygulanabileceğini ve gelecekte bunu direkt fotonik çiplere entegre ederek, AI misyonlarını son derece düşük güç tüketimiyle gerçekleştirmeyi planladıklarını söyledi.
Temsilciler, bu gelişmeyi, insanlardan daha zeki ve farklı disiplinlerde öğrenebilen varsayımsal bir gelecek AI sistemi olan Yapay Genel Zekaya (AGI) yanlışsız atılmış kritik bir adım olarak görüyor. POMMM, alanın en büyük darboğazlarından birini ortadan kaldırarak geliştiricilerin mevcut paradigmaların temel sonlarının çok ötesine ölçeklenmesine imkan tanıyabilir.
Chip Alıntıdır…
