Получилось быстрее, чем на топовых графических процессорах
/imgs/2020/12/19/13/4412559/d57f9bd6b9183f3f4474282281929d58087a872d.jpg)
Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона, Калифорнийского университета и стартапа Optelligence LLC разработали ускоритель для свёрточной нейронной сети, способный обрабатывать большие объёмы информации. Технология использует свет.
Технологию можно применять в огромном количестве приложений: и для 5G-сетей, и для беспилотных автомобилей, и для медицинской диагностики. Мировой спрос на оборудование для машинного обучения опережает развитие текущих источников вычислительной мощности. Однако оптические альтернативы электронного оборудования могут решить проблему и ускорить процесс машинного обучения за счёт обработки информации не итерационным способом.
Авторы новой работы заменили модуляторы пространственного света на цифровые зеркальные технологии. Благодаря этому оптическая система машинного обучения стала в сто раз быстрее. Система на порядок превосходит даже топовые графические процессоры. К тому же её можно продолжать улучшать.
© Ferra.ru
