Lichtbasierte Prozessoren zur Beschleunigung von ML

Wissenschaftler der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) entwickeln in Zusammenarbeit mit einem internationalen Forscherteam neue Ansätze und Prozessor-Architekturen, die diesen Aufgaben gewachsen sind. Nun fanden sie heraus, dass sogenannte photonische Prozessoren, bei denen Daten mittels Licht transportiert werden, Informationen sehr viel schneller und parallel verarbeiten als elektronische Chips.

Lichtbasierte Prozessoren zur Beschleunigung von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens erlauben komplexe Rechenaufgaben mit enorm hohen Geschwindigkeiten zu verarbeiten. Herkömmliche Chips, wie zum Beispiel Grafikkarten oder spezielle Hardware wie die TPU (Tensor Processing Unit) von Google basieren auf einer elektronischen Datenübertragung und sind wesentlich langsamer. Das Forscherteam um Prof. Dr. Wolfram Pernice vom Physikalischen Institut und dem Center for Soft Nanoscience der WWU implementierte einen Hardwarebeschleuniger für sogenannte Matrixmultiplikationen, die die Hauptrechenlast in der Berechnung von neuronalen Netzen darstellen. Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die das menschliche Gehirn nachahmen. Das ist beispielsweise hilfreich für Objektklassifizierungen in Bildern oder der Spracherkennung.

Die Wissenschaftler kombinierten die photonischen Strukturen mit Phasenwechselmaterialien (PWMs) als energieeffiziente Speicherelemente. PWMs werden üblicherweise in der optischen Datenspeicherung mit DVDs oder Blu-Rays eingesetzt. Im vorgestellten Prozessor ermöglicht dies die Speicherung und den Erhalt der Matrixelemente, ohne die Notwendigkeit Energie zuzuführen. Als Lichtquelle nutzten die münsterschen Physiker einen chip-basierten Frequenzkamm. Ein Frequenzkamm bietet verschiedene optische Wellenlängen, die unabhängig voneinander im selben System verarbeitet werden. Dadurch ergibt sich eine parallele Datenverarbeitung; auch Wellenlängenmultiplexverfahren genannt.