光AIコンピューティングを実現するシリコンフォトニックチップが登場、GPUへの適用も可能か ペンシルバニア大学
ペンシルバニア大学の工学応用科学部の研究チームが、AIの学習に必要な複雑な計算を電気ではなく光波を用いて行う新しいチップを開発しました。このチップは、コンピュータ処理速度を飛躍的に向上させ、同時に消費電力を削減する可能性を持っています。
このシリコンフォトニック（SiPh）チップは、ナノスケールでの物質操作に関する先駆的研究を行っている、ベンジャミン・フランクリン・メダル受賞者でH・ネドウィル・ラムゼイ教授のナダー・エンゲタ氏と、コンピュータチップの大量生産に使用される安価で豊富な元素であるシリコンを利用するSiPhプラットフォームを融合させた初めての設計です。
光と物質の相互作用は、1960年代のコンピュータ革命初期のチップと同じ原理に基づく今日のチップの限界を超えるコンピュータ開発の可能性を示しています。
エンゲタ氏のグループは、電気およびシステム工学のアソシエイト教授であるフィローズ・アフラトゥーニ氏のグループと共同で、Nature Photonics誌にこの新しいチップの開発について発表しました。「私たちは力を合わせることにしました」とエンゲタ氏は述べています。アフラトゥーニ氏の研究グループはナノスケールのシリコンデバイスのパイオニアであるという事実を活用したのです。
彼らの目標は、今日のAIツールを支えるコンピュータアーキテクチャであるニューラルネットワークの中核となる数学演算であるベクトル行列乗算を行うためのプラットフォームを開発することでした。
エンゲタ氏は、「シリコンウエハの高さを均一にするのではなく、特定の領域だけを150ナノメートル程度薄くする」と説明します。この高低差は、他の材料を追加することなく、光がチップ内を伝播するのを制御する手段となります。高低差を分布させることで、光を特定のパターンで散乱させ、チップが光速で数学計算を行うことができるのです。
アフラトゥーニ氏によると、チップを製造した商用ファウンデーションの制約により、この設計はすでに商用アプリケーションの準備が整っており、グラフィック処理ユニット（GPU）にも使える可能性があるそうです。GPUは、新しいAIシステムの開発への関心が急速に高まる中で、需要が急増しています。「シリコンフォトニクスプラットフォームをアドオンとして採用すれば、トレーニングと分類を高速化することができます」とアフラトゥーニ氏は述べています。
エンゲタ氏とアフラトゥーニ氏のチップは、高速化と省電力化に加えて、プライバシー上の利点もあります。多くの計算を同時に実行できるため、コンピュータのワーキングメモリに機密情報を保存する必要がなく、このような技術を搭載した未来のコンピュータは事実上ハッキング不可能になるからです。「存在しないメモリにハッキングして情報を盗むことはできません」とアフラトゥーニ氏は述べています。
詳細内容は、eurekalertが提供する元記事を参照してください。
【引用元】
【読み上げ】
VOICEVOX 四国めたん/No.7
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