Wie optische KI-Prozessoren den Weg erleuchten: Die revolutionäre Veränderung
Nathan Youngblood von der Universität Pittsburgh ist Vorreiter auf dem Gebiet der optischen Datenverarbeitung zur Steigerung der KI- und Rechenleistung. Seine Arbeit wird durch bedeutende Fördermittel unterstützt und konzentriert sich darauf, eine vielfältige technische Belegschaft aufzubauen.
Licht auf neue Lösungen werfen
Nathan Youngblood, Assistenzprofessor an der Universität Pittsburgh, hat Fördermittel von der NSF und AFOSR erhalten, um seine Forschung auf dem Gebiet der optischen Datenverarbeitung und der Phasenwechselmaterialien voranzutreiben. Seine Arbeit zielt darauf ab, effizientere und schnellere optische Computersysteme zu entwickeln, um die Grenzen der aktuellen Hardware zu überwinden. Diese Forschung hat das Potenzial, die Rechenleistung von KI zu verbessern und die Geschwindigkeit und Effizienz moderner Computersysteme zu steigern.
Verbesserung der optischen Datenverarbeitung
Mit den erhaltenen Fördermitteln wird Youngblood zwei verschiedene Ansätze untersuchen, um die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz der optischen Datenverarbeitung zu verbessern. Der erste Ansatz konzentriert sich darauf, die wellenartige Natur des Lichts zur Steigerung der Effizienz zu nutzen, während der zweite Ansatz darauf abzielt, optische Speicher zu verbessern, um die Rechenleistung zu steigern. Aktuelle optische Prozessoren sind nicht leistungsstark, präzise oder effizient genug, um für KI vollständig genutzt zu werden, und Youngbloods Forschung zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu überwinden.
Herausforderungen der KI angehen
Youngbloods CAREER Award konzentriert sich auf die Entwicklung einer leistungsstarken optischen Hardware zur Bewältigung der Herausforderungen der künstlichen Intelligenz. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Anwendungen besteht Bedarf an Rechenleistung, die diese unterstützen kann. Bei herkömmlichen Rechenmethoden entsteht unerwünschte Wärme bei der Verarbeitung großer Datenmengen, während die optische Datenverarbeitung Daten viel schneller und ohne das Problem der Überhitzung verarbeiten kann. Aktuelle optische Prozessoren sind jedoch nicht leistungsstark oder effizient genug für KI. Youngbloods Forschung zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu überwinden.
Fortschritte in der modernen Datenverarbeitung
Die bestehende Computerhardware hat ihre Grenzen erreicht, da der Datenaustausch zwischen Speicher und Prozessorkernen die Rechengeschwindigkeiten beeinträchtigt und Hitze erzeugt. Im Rahmen des Young Investigator Program wird Youngblood eine photonische Hardware entwickeln, die eine Berechnung direkt im optischen Speicherarray ermöglicht und den Datenaustausch reduziert. Seine Forschung wird die Effizienz, Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit von elektrisch programmierbarem phasenwechselndem photonischem Speicher verbessern, effiziente photonische Netzwerke entwerfen und einen photonischen In-Memory-Beschleuniger demonstrieren. Diese Arbeit wird zur Entwicklung neuartiger Materialien für optoelektronische Rechensysteme beitragen.
