전자 마이크로 칩은 현대 세계의 기초가됩니다. 그들은 랩탑, 스마트 폰, 자동차 및 가정용 가전 제품에서 발견됩니다. 수년 동안 제조업체는 더 강력하고 효과적으로 만들었습니다. 성능을 높입니다 우리의 전자 장치.
그러나 이러한 추세는 이제 생산 칩의 비용과 복잡성을 높이는 것과 물리 법칙에 의해 설정된 생산성 제한에 이르기까지 다양합니다. 이것은 보트에서 컴퓨팅 전력을 늘릴 필요가있는 것과 같은 방식으로 발생합니다. 인공 지능 (일체 포함).
우리가 현재 사용하고있는 전자 마이크로 칩의 대안은 광자 칩입니다. 대신 빛을 사용합니다 전기 더 높은 성능을 달성합니다. 그럼에도 불구하고, 광자 칩은 아직 여러 장애물에서 제거되지 않았다. 지금, 둘 서류 Nature Adder에 이러한 장애물 중 일부는 복잡한 인공 지능 시스템에 필요한 컴퓨팅 전력을 달성하는 데 필요한 단계를 제공합니다.
빛의 도움으로 (광자) 정보의 운송 및 처리를위한 전기 (전자) 대신 광자 계산 더 높은 속도와 대역폭이 더 큰 효율성을 약속합니다. 이것은 저항전기 성분으로부터의 바람직하지 않은 열 손실.
광자 계산은 또한 알려진 것을 수행하는 데 특히 적합합니다. 매트릭스의 곱셈 – AI의 기본적인 수학 연산.
이것들은 몇 가지 장점입니다. 그러나 문제는 사소하지 않습니다. 과거에는 광자 칩의 성능이 원칙적으로 분리되어 연구되었습니다. 그러나 현대 기술에서 전자 제품의 지배로 인해 이러한 전자 시스템과 광자 장비를 통합해야합니다.
연결 : AI가있는 프로세스는 너무 이상해서“사람들은 이해할 수 없지만”우리가 만든 모든 것보다 더 잘 작동합니다.
그러나 광자를 전기 신호로 변환하면 빛이 더 빠른 속도로 작동하기 때문에 처리 시간이 느려질 수 있습니다. 광자 계산은 또한 디지털이 아닌 아날로그 작업을 기반으로합니다. 이렇게하면 정확도를 줄이고 완료 할 수있는 컴퓨팅 작업 유형을 제한 할 수 있습니다.
대규모 스케일 사진 체계는 현재 충분한 정확도로 만들 수 없기 때문에 작은 프로토 타입에서 확장하기가 어렵습니다. Photonic Computing에는 자체 소프트웨어 및 알고리즘이 필요하므로 다른 기술과의 통합 및 호환성 문제를 구성합니다.
본질적으로 두 개의 새로운 기사가 이러한 장애물들 중 다수를 고려합니다. 싱가포르 회사 Lighteller 및 동료의 Bo Peng은 광자 산술 컴퓨팅 엔진 (PACE)이라고하는 광자 계산을위한 새로운 유형의 프로세서를 보여줍니다. 이 프로세서는 지연이 낮으므로 입구 또는 명령과 컴퓨터의 해당 응답 또는 동작 사이에 최소 지연이 있음을 의미합니다.
16,000 개 이상의 광자 구성 요소가있는 대형 스케일 페이스 프로세서는 복잡한 컴퓨팅 작업을 해결하여 실제 응용 프로그램을위한 시스템 구현을 보여줄 수 있습니다. 프로세서는 광자 및 전자 장비의 통합, 다양한 소프트웨어 및 알고리즘의 정확성 및 필요성을 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. 또한 기술이 증가 할 수 있음을 보여줍니다.
이것은 현재 장비의 속도에 대한 약간의 제한에도 불구하고 상당한 발전을 의미합니다.
별도의 기사에서 캘리포니아 회사 Lightmatter의 Nicholas Harris와 동료들은 일반적인 전자 프로세서와 유사하게 정확성으로 두 개의 AI 시스템을 출시 할 수있는 광자 프로세서를 설명합니다. 저자는 셰익스피어와 유사한 텍스트를 생성하고 영화 리뷰를 정확하게 분류하고 Pac-Man과 같은 Atari의 클래식 컴퓨터 게임에서 연주함으로써 광자 프로세서의 효과를 보여주었습니다.
이 경우 재료 및 엔지니어링의 제한이 사용되었지만 하나의 프로세서 속도와 일반 계산 기능이 제한되었지만 플랫폼은 잠재적으로 확장됩니다.
두 팀 모두 광자 시스템이 다음 세대의 스케일링 장비의 일부가 될 수 있으며, 이는 AI 사용을 지원할 수 있다고 제안합니다. 이는 추가 개선이 필요하지만 마침내 광자를 생성 할 수있게 될 것입니다. 여기에는보다 효과적인 재료 또는 설계의 사용이 포함됩니다.
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