Una piattaforma di accelerazione di intelligenza artificiale all'avanguardia alimentata dalla luce piuttosto che dall'elettricità potrebbe rivoluzionare il modo in cui l'IA viene addestrata e distribuita
Nuova piattaforma hardware superiore per gli acceleratori di intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente una vasta gamma di settori. Alimentati da vasti set di dati inclusi quelli dell'apprendimento, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono un'enorme potenza di elaborazione per formare e operare. Oggi, la maggior parte di questo lavoro si basa su unità di elaborazione grafica (GPU), ma il loro elevato consumo di energia e la scalabilità limitata pongono sfide significative. Per supportare la crescita futura nell'intelligenza artificiale, sono necessarie soluzioni hardware più efficienti e sostenibili.
Un salto in avanti: circuiti fotonici per l'intelligenza artificiale
Un recente studio pubblicato sull'IEEE Journal of Selected Topics (1) in Quantum Electronics introduce una promettente alternativa: una piattaforma di accelerazione IA costruita su circuiti integrati fotonici (PICs). Questi chip ottici offrono una migliore scalabilità ed efficienza energetica rispetto ai tradizionali sistemi basati su unità di elaborazione grafica (GPUs). Guidata dal dottor Bassem Tossoun (2), ricercatore senior presso Hewlett Packard Labs, la ricerca mostra come i circuiti integrati fotonici che incorporano i semiconduttori composti III-V possono eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale più velocemente e con molta meno energia.
A differenza dell'hardware convenzionale, che utilizza reti elettroniche neurali distribuite (DNNs), questo nuovo approccio utilizza reti neurali ottiche (ONNs), circuiti che calcolano con la luce anziché l'elettricità. Poiché operano alla velocità della luce e minimizzano la perdita di energia, gli ONNs hanno un grande potenziale per accelerare l'IA in modo più efficiente.
Vantaggi sul silicio tradizionale
«Sebbene la fotonica del silicio sia facile da produrre, sono difficili da ridimensionare per circuiti integrati complessi. La nostra piattaforma di dispositivi può essere utilizzata come elementi elementari per acceleratori fotonici con efficienza energetica molto maggiore rispetto all'attuale stato dell'arte», spiega il dottor Tossoun.
Il team ha utilizzato un approccio eterogeneo di integrazione per fabbricare l'hardware. Ciò includeva l'uso della fotonica del silicio insieme a semiconduttori composti III-V che integrano funzionalmente laser e amplificatori ottici per ridurre le perdite ottiche e migliorare la scalabilità. I semiconduttori III-V facilitano la creazione di circuiti integrati fotonici con maggiore densità e complessità. I circuiti integrati fotonici che utilizzano questi semiconduttori possono eseguire tutte le operazioni necessarie per supportare le reti neurali, rendendole candidate principali per l'hardware di acceleratore di intelligenza artificiale di prossima generazione.
Come è stata fabbricata la piattaforma
La fabbricazione è iniziata con wafer di silicio su isolatore (SOI) che hanno uno strato di silicio spesso 400 nm. La litografia e l'attacco a secco sono stati seguiti dal doping per i dispositivi di condensatore a semiconduttore di ossido di metallo (MOSCAP) e fotodiodi APDs (avalanche photodiodes). Successivamente, è stata eseguita una crescita selettiva di silicio e germanio per formare strati di assorbimento, carica e moltiplicazione dell'APD. I semiconduttori composti III-V (come InP o GaAs) sono stati quindi integrati sulla piattaforma di silicio usando il legame die-to-wafer. È stato aggiunto uno strato di ossido di gate sottile (Al₂O₃ or HfO₂) per migliorare l'efficienza del dispositivo e infine è stato depositato uno spesso strato dielettrico per l'incapsulamento e la stabilità termica.
Una nuova frontiera nell'hardware AI
«La piattaforma eterogenea III/V-On-SOI fornisce tutti i componenti essenziali necessari per sviluppare architetture di elaborazione fotonica e optoelettronica per l'accelerazione AI/ML. Ciò è particolarmente rilevante per gli acceleratori fotonici ML analogici, che utilizzano valori analogici continui per la rappresentazione dei dati», osserva il dottor Bassem Tossoun.
Questa piattaforma fotonica unica può raggiungere l'integrazione su scala di wafer di tutti i vari dispositivi richiesti per costruire una rete neurale ottica su un singolo chip fotonico, inclusi dispositivi attivi come laser su chip e amplificatori, fotodettori ad alta velocità, modulatori a efficienza energetica e condizioni di Shifter di fase non volatili. Ciò consente lo sviluppo di acceleratori TONN con un'efficienza di energia dell'impronta che è 2.9 × 10² volte maggiore di altre piattaforme fotoniche e 1.4 × 10² volte maggiore dell'elettronica digitale più avanzata.
Trasformare l'intelligenza artificiale con efficienza della velocità della luce
Questa è davvero una tecnologia rivoluzionaria per l'accelerazione AI/ML, riducendo i costi energetici, migliorando l'efficienza computazionale e consentendo future applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in vari settori. Andando avanti, questa tecnologia consentirà ai datacenter di accogliere più carichi di lavoro di intelligenza artificiale e aiutare a risolvere diversi problemi di ottimizzazione.
La piattaforma affronterà le sfide computazionali ed energetiche, aprendo la strada a hardware di acceleratore di IA robusto e sostenibile in futuro!
Riferimenti:
(1) Large-Scale Integrated Photonic Device Platform for Energy-Efficient AI/ML Accelerators
(2) Bassem Tossoun
Descrizione foto: I ricercatori hanno sviluppato una nuova piattaforma hardware superiore per gli acceleratori di intelligenza artificiale utilizzando circuiti integrati fotonici sul chip al silicio. - Credit: Bassem Tossoun from IEEE JSTQE.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: AI at the Speed of Light: How Silicon Photonics Are Reinventing Hardware