Para saciar la aparentemente ilimitada sed de potencia de procesamiento de los algoritmos, los investigadores de IBM han revelado un nuevo enfoque que podría significar grandes cambios para las aplicaciones de aprendizaje profundo: procesadores que realizan cálculos enteramente con luz, en lugar de electricidad.
Los investigadores han creado un núcleo tensor fotónico que, basándose en las propiedades de las partículas de luz, es capaz de procesar datos a velocidades sin precedentes, para ofrecer aplicaciones de inteligencia artificial con latencia ultrabaja.
Aunque el dispositivo sólo ha sido probado a pequeña escala, el informe sugiere que a medida que el procesador se desarrolle, podría alcanzar mil billones de operaciones de acumulación múltiple (MAC) por segundo y por milímetro cuadrado; según los científicos, es decir, dos hasta tres órdenes más que los “procesadores de IA de última generación” que dependen de señales eléctricas.
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IBM lleva varios años trabajando en enfoques novedosos para las unidades de procesamiento. Parte de la investigación de la empresa se ha centrado en el desarrollo de tecnologías informáticas en memoria, en las que la memoria y el procesamiento coexisten de alguna forma. Esto evita la transferencia de datos entre el procesador y una unidad RAM separada, ahorrando energía y reduciendo la latencia.
El año pasado, los investigadores de la compañía revelaron que habían desarrollado con éxito un enfoque totalmente óptico para el procesamiento en memoria: integraron la computación en memoria en un chip fotónico que utilizaba luz para realizar tareas computacionales. Como parte del experimento, el equipo demostró que se podía realizar eficazmente una multiplicación escalar básica utilizando esta tecnología.
En una nueva publicación de blog, Abu Sebastian, miembro del personal de IBM Research, compartió un nuevo hito que ahora se ha logrado utilizando procesadores en memoria basados en luz. Llevando la tecnología a la siguiente etapa, el equipo ha construido un núcleo tensor fotónico, que es un tipo de núcleo de procesamiento que realiza matemáticas matriciales sofisticadas y es particularmente adecuado para aplicaciones de aprendizaje profundo. El núcleo tensor basado en luz se utilizó para realizar una operación llamada convolución, que es útil para procesar datos visuales como imágenes.
“Nuestros experimentos en 2019 tenían como objetivo principalmente mostrar el potencial de la tecnología. Una multiplicación escalar está muy lejos de cualquier aplicación en la vida real”, dice a Abu Sebastian, miembro del personal de investigación de IBM Research. “Pero ahora tenemos un procesador de convolución completo, que tal vez se podría utilizar como parte de una red neuronal profunda. Esa convolución es una aplicación excelente para el procesamiento óptico. En ese sentido, es un paso bastante grande”.
La ventaja más significativa que tienen los circuitos basados en luz sobre sus homólogos electrónicos es una velocidad nunca antes vista. Aprovechando la física óptica, la tecnología desarrollada por IBM puede ejecutar operaciones complejas en paralelo en un solo núcleo, utilizando diferentes longitudes de onda óptica para cada cálculo. Combinado con la computación en memoria, los científicos de IBM lograron una latencia ultrabaja que aún no ha sido igualada por los circuitos eléctricos. Por lo tanto, para aplicaciones que requieren una latencia muy baja, la velocidad del procesamiento fotónico podría marcar una gran diferencia.
Sebastian pone el ejemplo de los coches autónomos, donde la velocidad de detección podría tener implicaciones para salvar vidas. “Si estás conduciendo por una autopista a 100 millas por hora y necesitas detectar algo dentro de una cierta distancia, hay algunos casos en los que la tecnología existente no te permite hacerlo. Pero el tipo de velocidad “Lo que se obtiene con los sistemas fotónicos es varios órdenes de magnitud mejor que los sistemas eléctricos”.
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Con su capacidad para realizar varias operaciones simultáneamente, el procesador ligero desarrollado por IBM también requiere mucha menos densidad informática. Según Sebastian, este podría ser otro diferenciador clave: llegará un punto, dice el científico, en el que cargar los maleteros de los automóviles con filas de GPU convencionales para soportar sistemas de IA cada vez más sofisticados ya no será suficiente.
Ahora que la mayoría de las grandes empresas automovilísticas están abriendo sus propios centros de investigación de IA, Sebastian ve los vehículos autónomos como una aplicación clave para los procesadores basados en la luz. “Existe una necesidad real de inferencia de baja latencia en el ámbito de la conducción autónoma, y no hay tecnología que pueda satisfacerla por el momento. Esa es una oportunidad única”.
El equipo de IBM, aunque ha diseñado y probado con éxito un núcleo potente, aún necesita ampliar las pruebas para asegurarse de que la tecnología se pueda integrar a nivel de sistema para garantizar el rendimiento de un extremo a otro. “Necesitamos hacer mucho más allí”, dice Sebastian; pero según el científico, el trabajo ya está en marcha y, a medida que continúe la investigación, es probable que surjan más aplicaciones. El cambio de electricidad por luz, en el campo de la informática, sin duda es un tema digno de observar.