美國新加速器數(shù)據(jù)處理速度提升100倍可應用于自動駕駛汽車

2020-12-22 08:59:58來源：蓋世汽車網(wǎng) Fairy 關鍵詞：加速器數(shù)據(jù)處理閱讀量：25463

導讀：與當前電子機器學習硬件按照順序處理信息的范式不同，該處理器采用傅里葉光學概念處理信息。

　　據(jù)外媒報道，美國喬治華盛頓大學(George Washington University)、加州大學洛杉磯分校(the University of California, Los Angeles)與高科技初創(chuàng)公司Optelligence LLC的研究人員合作，研發(fā)了一種光學卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器，能夠以每秒千萬億次字節(jié)的速度處理大量的信息。該技術采用光的并行性，開啟能夠處理光學信號機器學習的新時代，應用包括自動駕駛汽車、5G網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心、生物醫(yī)學診斷、數(shù)據(jù)安全等。

　　現(xiàn)在，對機器學習硬件的需求大大超出了當前計算能力所能提供的。圖形處理單元和張量處理單元加速器等新電子硬件雖然有助于緩解該問題，但是此類硬件也受到串行數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)。因為串行處理需要迭代數(shù)據(jù)處理，并會因布線和電路限制導致延遲。利用光學部件取代電子硬件可以通過利用非迭代方式簡化信息處理的方式，從而加速機器學習處理過程。不過，基于光學的機器學習通常受限于光學集成電路上的組件數(shù)量，限制了組件之間的連接，而不受空間限制的空間光調(diào)制器則受限于緩慢的編程速度。

　　為了在此種光學機器學習系統(tǒng)上實現(xiàn)突破，研究人員利用數(shù)字鏡技術取代了空間光調(diào)制器，從而研發(fā)了一個速度提升100倍的系統(tǒng)。該處理器采用非迭代計時，結(jié)合快速編程能力以及大規(guī)模并行性，讓光學機器學習系統(tǒng)的性能甚至超出前沿的圖形處理單元一個數(shù)量級，而且這只是初的原型，仍有優(yōu)化空間。

　　與當前電子機器學習硬件按照順序處理信息的范式不同，該處理器采用傅里葉光學概念處理信息。此種頻率濾波概念可利用數(shù)字鏡技術執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡所需的卷積，就像執(zhí)行更簡單的元素乘法運算一樣。

　　Optelligence LLC公司聯(lián)合創(chuàng)始人Hamed Dalir表示：“該原型展示了光學加速器的商業(yè)化發(fā)展道路，該加速器已經(jīng)準備好，可用于網(wǎng)絡邊緣處理、數(shù)據(jù)中心和高性能計算系統(tǒng)等各種應用。”

　　(原標題：美國新加速器數(shù)據(jù)處理速度提升100倍可應用于自動駕駛汽車)

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