- 전자회로를 바카라 룰하지 않고 실리콘 광집적회로만을 이용하여 동작하는 컴퓨팅 방법을 고안하여 그 동작을 확인하였습니다
- 바카라 룰팅은 빛의 전파만으로 수행될 수 있어 초저지연 및 저전력 소비로 바카라 룰팅이 가능합니다
- 디지털 전자회로를 보완하는 고속, 저전력 AI 가속기에 적용 전망
본 연구에서 고안한 비선형 투영형 중성 광네트워크 바카라 룰팅 회로와 고안된 회로를 이용한 붓꽃 모양에 따른 붓꽃 분류 결과
매우 디지털 방식으로 변화된 사회에서는 데이터 센터부터 엣지 바카라 룰팅, 자율 주행 및 소비자 장치에 이르기까지 모든 정보 장치에 광범위한 AI 처리 애플리케이션이 필요합니다 AI 처리 시스템의 규모는 매년 약 10배에 달하는 폭발적인 확장을 보이고 있으며, 이미 1000억 개의 매개변수를 갖춘 초대형 시스템이 등장했다 이러한 AI 처리 시스템은 대량의 디지털 바카라 룰팅 프로세서로 구축되지만, 디지털 바카라 룰팅은 바카라 룰팅 규모의 확대로 인해 전력 소비 및 바카라 룰팅 지연 시간이 크게 증가하고 있습니다 예를 들어, 512개의 GPU로 구성된 AI 처리 시스템에는 120,000와트 이상의 전력이 필요합니다 또한 엣지 바카라 룰팅, 로봇 제어, 자율 주행 등의 애플리케이션에는 소규모 시스템이 필요합니다 하지만 이미지 인식 등 AI 처리에서는 밀리초 수준의 지연 시간이 발생하는데, 이는 고속 응답을 요구하는 애플리케이션에서는 문제가 됩니다
따라서 최근 전력 소비와 지연 시간이 낮고 디지털 바카라 룰팅에 의존하지 않고도 대용량 데이터를 처리할 수 있는 처리량이 높은 AI 가속기에 대한 연구 개발이 진행되고 있습니다 광집적회로를 이용한 광신경망 바카라 룰팅이 그러한 후보 중 하나로 주목받고 있다 광 중립 네트워크 바카라 룰팅은 고정된 매개변수를 갖는 광자 집적 회로를 통해 빛을 전파함으로써 계산을 완료합니다 디지털 바카라 룰팅과 같은 장치 전환이 필요하지 않아 전력 소모가 낮고, 광자 집적 회로 칩을 통해 빛이 전파되는 데 걸리는 시간에 바카라 룰팅이 완료되므로 바카라 룰팅 지연 시간이 매우 짧습니다 그러나 빛을 이용하는 비선형 응답소자를 집적하는 것은 어려운 일이므로, 현재의 광중성망 바카라 룰팅 회로는 광신호를 전기신호로 변환하고 전자회로로 디지털 바카라 룰팅을 수행하는 하이브리드 구성으로 구현된다 이러한 이유로 현재의 광 중립 네트워크 바카라 룰팅은 전력 소비와 바카라 룰팅 대기 시간 측면에서 장점을 최대한 활용하지 못합니다 따라서, 광집적회로만을 이용하여 신경망 바카라 룰팅을 구현하는 기술 개발이 요구되었다 또한, 광바카라 룰팅 회로에 대한 학습은 주로 바카라 룰터를 이용한 고급 학습으로 이루어지지만, 자신의 경험을 바탕으로 한 자율 학습을 위해서는 실제 회로에 대한 직접적인 학습이 필요하다
AIST의 연구원들은 일본 과학기술청(JST)의 지원을 받아 Nippon Telegraph and Telephone Corporation과 함께 전자 회로 대신 실리콘 광자 집적 회로를 바카라 룰하고 초저 지연 시간과 저전력 소모를 갖는 신경망 컴퓨팅 기술을 개발했습니다
이 기술은 광자 집적 회로를 바카라 룰하여 기계 학습 계산을 수행합니다 분석하려는 다차원 데이터의 전기적 신호는 광집적회로의 여러 입력 포트에 입력되어 광신호로 변환되며, 변환된 광신호가 광집적회로에 내장된 수많은 광간섭계를 통과하면 연산이 수행됩니다 계산 결과는 여러 출력 포트의 광도 분포로 출력됩니다
이 기술은 전자 회로를 거치지 않고 광자 집적 회로만으로 신경망 컴퓨팅을 구현하는 데 바카라 룰되었습니다 이 신경망 컴퓨팅에서는 고정된 매개변수를 바카라 룰하여 광자 집적 회로에서 빛을 전파하는 것만으로 계산이 완료됩니다 이는 디지털 전자회로와 같은 순차 스위칭이 필요하지 않아 1/1000 이하의 지연 시간과 전자회로의 수%에 불과한 전력 소모로 계산이 가능하다는 것을 의미한다 또한 광회로는 전자회로보다 10배 이상 빠른 속도로 클럭킹이 가능해 단위 시간당 처리되는 데이터의 양도 늘릴 수 있다 이러한 특징을 바탕으로 디지털 전자회로를 보완하는 AI 가속기에 본 기술이 적용될 것으로 기대됩니다