16.01.2021
Maschinelles Lernen
Lichtbasierte Prozessoren zur Beschleunigung von ML
Autor: Max Bold
Ersan Uzunoglu / shutterstock.com
Im Digital-Zeitalter wachsen Datenmengen exponentiell. Besonders die Anforderungen von Muster- und Spracherkennungen oder dem autonomen Fahren übersteigen oftmals die Kapazitäten herkömmlicher Computer-Prozessoren.
Lichtbasierte Prozessoren zur Beschleunigung von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens erlauben komplexe Rechenaufgaben mit enorm hohen Geschwindigkeiten zu verarbeiten. Herkömmliche Chips, wie zum Beispiel Grafikkarten oder spezielle Hardware wie die TPU (Tensor Processing Unit) von Google basieren auf einer elektronischen Datenübertragung und sind wesentlich langsamer. Das Forscherteam um Prof. Dr. Wolfram Pernice vom Physikalischen Institut und dem Center for Soft Nanoscience der WWU implementierte einen Hardwarebeschleuniger für sogenannte Matrixmultiplikationen, die die Hauptrechenlast in der Berechnung von neuronalen Netzen darstellen. Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die das menschliche Gehirn nachahmen. Das ist beispielsweise hilfreich für Objektklassifizierungen in Bildern oder der Spracherkennung.
Die Wissenschaftler kombinierten die photonischen Strukturen mit Phasenwechselmaterialien (PWMs) als energieeffiziente Speicherelemente. PWMs werden üblicherweise in der optischen Datenspeicherung mit DVDs oder Blu-Rays eingesetzt. Im vorgestellten Prozessor ermöglicht dies die Speicherung und den Erhalt der Matrixelemente, ohne die Notwendigkeit Energie zuzuführen. Als Lichtquelle nutzten die münsterschen Physiker einen chip-basierten Frequenzkamm. Ein Frequenzkamm bietet verschiedene optische Wellenlängen, die unabhängig voneinander im selben System verarbeitet werden. Dadurch ergibt sich eine parallele Datenverarbeitung; auch Wellenlängenmultiplexverfahren genannt.
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