Новый чип, разработанный учеными из Пенсильванского университета, предлагает инновационный подход к выполнению сложных математических операций. Вместо использования электричества, как это делают традиционные чипы, новый кремниево-фотонный чип применяет световые волны для ускорения обработки данных. Это позволяет использовать его в различных приложениях, таких как задачи машинного обучения, где он может служить в качестве дополнительного сопроцессора для графических процессоров (GPU).
Учёные успешно протестировали новый чип на примере векторно-матричного умножения для матриц размером 2×2, 3×3 и даже 10×10. Это показывает, что данный метод может использоваться для создания крупномасштабных вычислительных систем на основе световых волн. Статья с описанием разработки опубликована в журнале Nature Photonics.
Концепция работы нового чипа основана на использовании волноводов и аморфных линз, которые изготавливаются непосредственно на кремниевой пластине с использованием стандартных процессов травления и обработки пластин. Этот подход позволяет избежать ограничений, связанных с традиционными методами изготовления метаструктур, такими как узкая полоса пропускания и высокая чувствительность к производственным ошибкам. Это делает возможным масштабирование таких архитектур и расширение их применения в различных областях науки и техники.
Разработчики нового чипа используют уникальную технологию, которая позволяет им изменять высоту кремниевой пластины только в определенных областях. Это изменение высоты не требует добавления каких-либо дополнительных материалов, но позволяет контролировать распространение света через чип. Свет рассеивается таким образом, что чип может выполнять математические операции со скоростью света.
Если говорить простым языком, новый чип работает следующим образом: в кремнии создаются волноводы и система линз, которые направляют световой сигнал по определенному “лабиринту” волноводов. В зависимости от входных данных, световой сигнал проходит через чип по определенной траектории, и на выходе получается определенный результат. Такой чип может быть использован в качестве дополнительного сопроцессора для графического процессора, который будет выполнять энергозатратные операции векторно-матричного умножения. Это позволит ускорить вычисления для задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
По материалам 3dnews
