Физики показали, как создать фотонные компьютеры
Исследователи описали шаги, которые помогут разработать быстрые энергоэффективные вычислительные системы будущего, в которых вместо электронов для обработки и хранения информации используются фотоны.
Когда фотонные компьютеры будут созданы, они позволят реализовывать невероятно сложный и продвинутый искусственный интеллект и использовать его для широкого круга задач. Теперь физики описали основные проблемы для создания таких систем и шаги, которые позволят решить все трудности
С каждым годом потребность во все большей вычислительной мощности увеличивается. Возможностей обычных суперкомпьютеров скоро будет недостаточно и ученые по всему миру ищут альтернативные технологии для ускорения передачи и обработки информации. Один из возможных типов вычислительных устройств нового поколения — фотонные компьютеры, в которых переносчиками информации выступают не электроны, как в классических устройствах, а фотоны.
Современные компьютеры основаны на архитектуре фон Неймана, в которой быстрый центральный процессор физически отделен от гораздо более медленных оперативной и постоянной памяти. Это означает, что скорость вычислений ограничена, а мощность компьютера тратится впустую из-за необходимости непрерывной передачи данных в память и процессор через ограниченные по полосе пропускания и энергетически неэффективные электрические соединения.
Исследователи из Эксетерского университета сфокусировались на потенциальных решениях это проблемы. Они хотели выяснить, как разработать вычислительные технологии для быстрой и энергоэффективной обработки данных. Физики подсчитали, что более 50% мощности современных вычислительных систем тратится впустую просто на перемещение данных.
Ученые показали, что решить проблему можно, если сделать вычислительное оборудование похожим на мозг. Эта идея не нова, но ученые предложили конструкцию таких устройств, которые имитируют нейроны и синапсы. Соединяя искусственные нейроны и синапсы в сети, можно создать быстрые адаптивные устройства для искусственного интеллекта и машинного обучения. Авторы рассмотрели последние достижения в области фотонных нейроморфных систем, обобщили существующие и будущие проблемы, а также описали достижения в области науки и техники, необходимые для решения этих проблем.
Исследование опубликовано в журнале Nature Photonics.
Когда фотонные компьютеры будут созданы, они позволят реализовывать невероятно сложный и продвинутый искусственный интеллект и использовать его для широкого круга задач. Теперь физики описали основные проблемы для создания таких систем и шаги, которые позволят решить все трудности
С каждым годом потребность во все большей вычислительной мощности увеличивается. Возможностей обычных суперкомпьютеров скоро будет недостаточно и ученые по всему миру ищут альтернативные технологии для ускорения передачи и обработки информации. Один из возможных типов вычислительных устройств нового поколения — фотонные компьютеры, в которых переносчиками информации выступают не электроны, как в классических устройствах, а фотоны.
Современные компьютеры основаны на архитектуре фон Неймана, в которой быстрый центральный процессор физически отделен от гораздо более медленных оперативной и постоянной памяти. Это означает, что скорость вычислений ограничена, а мощность компьютера тратится впустую из-за необходимости непрерывной передачи данных в память и процессор через ограниченные по полосе пропускания и энергетически неэффективные электрические соединения.
Исследователи из Эксетерского университета сфокусировались на потенциальных решениях это проблемы. Они хотели выяснить, как разработать вычислительные технологии для быстрой и энергоэффективной обработки данных. Физики подсчитали, что более 50% мощности современных вычислительных систем тратится впустую просто на перемещение данных.
Ученые показали, что решить проблему можно, если сделать вычислительное оборудование похожим на мозг. Эта идея не нова, но ученые предложили конструкцию таких устройств, которые имитируют нейроны и синапсы. Соединяя искусственные нейроны и синапсы в сети, можно создать быстрые адаптивные устройства для искусственного интеллекта и машинного обучения. Авторы рассмотрели последние достижения в области фотонных нейроморфных систем, обобщили существующие и будущие проблемы, а также описали достижения в области науки и техники, необходимые для решения этих проблем.
Исследование опубликовано в журнале Nature Photonics.
Ещё новости по теме:
18:20