Pekin’de bir grup bilim insanı, verimliliği ve performansı önemli ölçüde artırdığını söyledikleri dünyanın ilk tamamen optik yapay zekâ çipini geliştirdi.
South Chinea Morning Post’un haberine göre, Taichi-II çipi, çalışmaları Çarşamba günü Nature dergisinde yayınlanan profesörler Fang Lu ve Dai Qionghai liderliğindeki bir Tsinghua Üniversitesi ekibi tarafından oluşturuldu.
Bu, araştırmacıların Nisan ayında Nvidia’nın H100 GPU’sunun enerji verimliliğini bin kattan fazla aştığını söyledikleri önceki Taichi çiplerinden büyük bir yükseltme anlamına geliyor.
Taichi çipini kullanarak yapay zekayı eğitmek için elektronik bilgisayarların yardımı gerekiyor. Ancak Taichi-II tamamen ışığa dayalı modelleme eğitim için kullanılabiliyor ve ekibe göre bu onu çok daha verimli hale getirip performansını artırıyor.
Makalede, yükseltmenin optik hesaplama için önemli bir adım olduğu ve teorik aşamadan büyük ölçekli deneysel uygulamalara geçilmesine yardımcı olabileceği ve düşük enerji tüketimiyle hesaplama gücüne yönelik artan talebi karşılayabileceği belirtildi.
Ayrıca, ABD’nin Çin’in yapay zeka eğitimi için en güçlü grafik işlem birimi veya GPU çiplerine erişimini kısıtlamasının ardından bir alternatif sağlayabilir.
Makaleye göre, Taichi-II’nin performansı çeşitli senaryolarda selefinden daha üstün bulundu.
Milyonlarca parametre içeren optik ağların eğitimini büyüklük sırasına göre hızlandırdı ve sınıflandırma görevlerinin doğruluğunu yüzde 40 artırdı.
Karmaşık senaryo görüntüleme alanında, Taichi-II’nin düşük ışıklı ortamlardaki enerji verimliliği altı büyüklük mertebesinde iyileşti. Fang, geleneksel optik yapay zeka yöntemlerinin tipik olarak elektronik bilgisayarlar üzerinde tasarlanan fotonik mimaride (ışığa dayalı) elektronik yapay sinir ağlarını taklit etmeyi içerdiğini söyledi.
Fang, “Sistem kusurları ve ışık dalgası yayılımının karmaşıklığı nedeniyle, genel bir optik sistemin tamamen hassas bir şekilde modellenmesi imkansızdır ve çevrimdışı model ile gerçek sistem arasında her zaman bir uyumsuzluk meydana gelir” dedi.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için ekip, bilgisayar yoğun bir eğitim sürecinin doğrudan optik çip üzerinde yürütüldüğü bir yöntem geliştirdi; böylece makine öğreniminin çoğu paralel olarak gerçekleştirilebilir. Buna tamamen ileri mod veya FFM öğrenme adını verdiler.
Çalışmanın başyazarı ve doktora öğrencisi Xue Zhiwei, “Bu mimari yüksek hassasiyetli eğitim sağlıyor ve büyük ölçekli ağ eğitimini destekliyor” diye yazdı.
FFM öğrenimi piyasada bulunan yüksek hızlı optik modülatör ve dedektörlerden yararlanıyor ve hızlandırılmış öğrenme konusunda GPU’lardan daha başarılı olabilir.
Fang, “Araştırmamız, bu çiplerin yapay zeka modeli inşası için optik bilgi işlem gücünün temelini oluşturduğu bir gelecek öngörüyor” dedi.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, X (Twitter), Bluesky, LinkedIn, Instagram ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
