Yapay Zeka (AI) sistemleri dönüştürücü gelişmeleri vaat ediyor, ancak büyümeleri veri aktarımındaki enerji verimsizlikleri ve darboğazlar ile sınırlandırıldı. Columbia Engineering’deki araştırmacılar çığır açan bir çözüm ortaya koydular: benzeri görülmemiş enerji verimliliği ve bant genişliği yoğunluğu sağlayan ve yeni nesil AI donanımının yolunu açan 3D fotonik-elektronik platform.
“Ultra düşük enerji için 3D Fotonik, Yüksek Bant Genişliği Yoğunluklu Chip Veri Bağlantıları” çalışması, Charles Batchelor Elektrik Mühendisliği Profesörü Keren Bergman tarafından yönetildi. Nature Fotonics.
Araştırma, enerji tasarruflu, yüksek bant genişlikli veri iletişimini yeniden tanımlamak için fotonikleri ileri tamamlayıcı-metal-oksit-sememüktör (CMOS) elektronikleriyle entegre eden öncü bir yöntemi detaylandırıyor. Bu inovasyon, daha hızlı ve daha verimli AI teknolojilerini gerçekleştirmenin kalıcı bir engel olan veri hareketindeki kritik zorlukları ele almaktadır.
Bergman, “Bu çalışmada, benzeri görülmemiş derecede düşük enerji tüketimine sahip çok sayıda veri aktarabilen bir teknoloji sunuyoruz.” Dedi. “Bu yenilik, geleneksel bilgisayar ve AI sistemlerinde sınırlı veri hareketine sahip olan uzun süredir devam eden enerji bariyerini kırıyor.”
Veri iletişiminde atılım
Columbia Mühendislik Ekibi, Cornell Üniversitesi’nde Alyosha Christopher Molnar, ILDA ve Charles Lee Mühendislik Profesörü ile işbirliği yaptı ve kompakt bir çipli ayak izi içinde 80 fotonik vericinin yüksek yoğunluğuna ve alıcılara sahip 3D entegre bir fotonik-elektronik çip geliştirdi.
Bu platform, olağanüstü enerji verimliliği ile yüksek bant genişliği (800 GB/s) sunar ve bit başına sadece 120 femtojoule tüketir. 5.3 TB/s/mm bant genişliği yoğunluğu ile2bu yenilik mevcut kriterleri çok aşıyor.
Düşük maliyet için tasarlanan Chip, fotonik cihazları ticari dökümhanelerde üretilen CMOS elektronik devreleri ve kaldıraç bileşenleriyle entegre ederek, yaygın endüstrinin benimsenmesi için zemin hazırlıyor.
AI donanımında devrim yapmak
Ekibin araştırması, verilerin hesaplama düğümleri arasında nasıl iletildiğini, enerji verimliliği ve ölçeklenebilirlikte uzun süredir devam eden darboğazları ele aldığını yeniden tanımlıyor.
Fotonik ve elektronik yongaları entegre ederek, bu teknoloji eşsiz enerji tasarrufu ve yüksek bant genişliği yoğunluğu elde ederek geleneksel veri yerellik kısıtlamalarından kurtulur. Bu yenilikçi platform, AI sistemlerinin, enerji ve gecikme sınırlamaları nedeniyle daha önce pratik olmayan dağıtılmış mimarileri destekleyerek çok sayıda veri hacmini verimli bir şekilde aktarmasını sağlar.
Ortaya çıkan gelişmeler, benzeri görülmemiş performans seviyelerinin kilidini açmaya hazırlanıyor ve bu teknolojiyi büyük ölçekli AI modellerinden özerk sistemlerde gerçek zamanlı veri işlemeye kadar uygulamalar arasında gelecekteki bilgi işlem sistemlerinin temel taşı haline getiriyor.
Yapay zekanın ötesinde, bu yaklaşım, yüksek performanslı bilgi işlem, telekomünikasyon ve ayrıştırılmış bellek sistemleri için dönüştürücü potansiyele sahiptir ve enerji tasarruflu, yüksek hızlı hesaplama altyapısının yeni bir çağını işaret eder.
İşbirlikçi araştırma, Cornell Üniversitesi Molnar Lab, Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı ve Dartmouth College’ın katkılarını içeriyordu.
