Engenheiros da Universidade da Pensilvânia desenvolveram um novo chip que usa ondas de luz, em vez de eletricidade, para realizar a matemática complexa essencial para o treinamento de IA. O chip tem o potencial de acelerar radicalmente a velocidade de processamento dos computadores e, ao mesmo tempo, reduzir o consumo de energia.
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O design do chip de silício fotônico (SiPh) é o primeiro a reunir a pesquisa pioneira do professor Nader Engheta, laureado com a medalha Benjamin Franklin e H. Nedwill Ramsey, na manipulação de materiais em nanoescala para realizar cálculos matemáticos usando luz – o meio de comunicação mais rápido possível – com a plataforma SiPh, que utiliza silício, um elemento barato e abundante usado para produzir chips de computador em massa.
A interação das ondas de luz com a matéria representa um caminho possível para o desenvolvimento de computadores que superem as limitações dos chips atuais, que são essencialmente baseados nos mesmos princípios dos chips dos primeiros dias da revolução da computação na década de 1960.
Em artigo publicado na Nature Photonics, o grupo de Engheta, juntamente com o de Firooz Aflatouni, professor associado de Engenharia Elétrica e de Sistemas, descreve o desenvolvimento do novo chip.
“Decidimos unir forças”, diz Engheta, aproveitando o fato de o grupo de investigação de Aflatouni ser pioneiro em dispositivos de silício em nanoescala.
Seu objetivo era desenvolver uma plataforma para realizar o que é conhecido como multiplicação de matrizes vetoriais, uma operação matemática central no desenvolvimento e funcionamento de redes neurais, a arquitetura de computador que alimenta as ferramentas de IA atuais.
Em vez de usar um wafer de silício de altura uniforme, explica Engheta, “você torna o silício mais fino, digamos 150 nanômetros”, mas apenas em regiões específicas. Essas variações de altura – sem adição de quaisquer outros materiais – fornecem um meio de controlar a propagação da luz através do chip, uma vez que as variações de altura podem ser distribuídas para fazer com que a luz se espalhe em padrões específicos, permitindo que o chip realize cálculos matemáticos. na velocidade da luz.
Devido as regras impostas pela fundição comercial que produziu os chips, Aflatouni afirma que este design já está pronto para aplicações comerciais e poderia ser potencialmente adaptado para uso em unidades de processamento gráfico (GPUs), cuja demanda disparou com o interesse generalizado no desenvolvimento de novos sistemas de inteligência artificial.
“Eles podem adotar a plataforma Silicon Photonics como um complemento”, diz Aflatouni, “e então você poderá acelerar o treinamento e a classificação”.
Além de maior velocidade e menor consumo de energia, o chip de Engheta e Aflatouni tem vantagens de privacidade: como muitos cálculos podem acontecer simultaneamente, não haverá necessidade de armazenar informações confidenciais na memória de trabalho de um computador, tornando um futuro computador equipado com essa tecnologia praticamente não hackeável.
“Ninguém pode invadir uma memória inexistente para acessar suas informações”, diz Aflatouni.
Outros coautores incluem Vahid Nikkhah, Ali Pirmoradi, Farshid Ashtiani e Brian Edwards da Penn Engineering.
Mais informações: Inverse-designed low-index-contrast structures on silicon photonics platform for vector-matrix multiplication, Nature Photonics (2024). DOI: 10.1038/s41566-024-01394-2. www.nature.com/articles/s41566-024-01394-2
