Mga pag-uswag sa supercomputing: gamit ang neuromorphic optical network

Sa milabay nga pipila ka mga dekada, ang kanhi ilado ug tukma nga uso, ang Moore's Law, nga gitagna ni Gordon Moore sa IBM niadtong 1965, karon hinayhinay nang nahimong usa ka wala na nga sukod sa pasundayag sa pag-compute. Ang Balaod ni Moore nagtagna nga mga matag duha ka tuig ang gidaghanon sa mga transistor sa usa ka integrated circuit modoble, nga adunay daghang mga transistor sa parehas nga gidaghanon sa wanang, nga mosangput sa pagdugang sa pagkalkula ug sa ingon ang paghimo sa kompyuter. Niadtong Abril 2005, sa usa ka interbyu, si Gordon Moore mismo mipahayag nga ang iyang projection lagmit dili na mapadayon: “Sa termino sa gidak-on [sa mga transistor] imong makita nga kita nagkaduol sa gidak-on sa mga atomo nga usa ka sukaranan nga babag, apan kini mahimong duha o tulo ka henerasyon sa dili pa kita makaabot niana—apan layo ra kana sa atong nakita sukad. Aduna pa kitay laing 10 ngadto sa 20 ka tuig sa dili pa nato maabot ang sukaranang limitasyon.”   

Bisan kung ang balaod ni Moore gitakda nga moigo sa pipila ka mga dead-end, ang ubang mga timailhan sa pag-compute nakakita sa pagtaas sa paggamit. Uban sa teknolohiya nga atong gigamit sa atong adlaw-adlaw nga kinabuhi, kitang tanan makakita sa mga uso sa mga kompyuter nga nagkagamay ug nagkagamay apan usab nga ang mga baterya sa device mas molungtad ug mas dugay. Ang ulahi nga uso sa mga baterya gitawag nga Koomey's Law, nga gingalan sa propesor sa Stanford University nga si Jonathan Koomey. Ang balaod ni Koomey nagtagna nga "... sa usa ka fixed computing load, ang kantidad sa baterya nga imong gikinahanglan mokunhod sa usa ka factor nga duha kada tuig ug tunga." Busa, ang konsumo sa kuryente sa elektroniko o kahusayan sa enerhiya sa mga kompyuter nagdoble matag 18 ka bulan. Mao nga, kung unsa ang gipunting ug gipadayag niining tanan nga mga uso ug pagbag-o mao ang kaugmaon sa pag-compute.

Ang kaugmaon sa pag-compute

Miabot na kita sa panahon sa kasaysayan diin kinahanglan natong i-redefine ang computing kay ang mga uso ug balaod nga gitagna pipila ka dekada na ang milabay dili na magamit. Usab, samtang ang pag-compute nagduso ngadto sa nano ug quantum nga mga timbangan, adunay klaro nga pisikal nga mga limitasyon ug mga hagit nga mahuman. Tingali ang labing inila nga pagsulay sa supercomputing, quantum computing, adunay dayag nga hagit sa tinuod nga paggamit sa quantum entanglement alang sa parallel computation, nga mao, paghimo sa mga pagkalkula sa wala pa ang quantum decoherence. Bisan pa, bisan pa sa mga hagit sa quantum computing adunay daghang pag-uswag sa miaging mga dekada. Makita sa usa ang mga modelo sa tradisyonal nga John von Neumann nga arkitektura sa kompyuter nga gigamit sa quantum computing. Apan adunay lain nga dili kaayo ilado nga gingharian sa (super) computing, gitawag nga neuromorphic computing nga wala magsunod sa tradisyonal nga von Neumann nga arkitektura. 

Ang neuromorphic computing gilantaw sa propesor sa Caltech nga si Carver Mead balik sa iyang seminal paper niadtong 1990. Sa panguna, ang mga prinsipyo sa neuromorphic computing gibase sa theorized biological nga mga prinsipyo sa aksyon, sama niadtong gituohan nga gigamit sa utok sa tawo sa pagkuwenta. Ang usa ka mubo nga kalainan tali sa neuromorphic computing theory kumpara sa klasikal nga von Neumann computing theory gisumada sa usa ka artikulo ni Don Monroe sa Association alang sa Computing Makinarya journal. Ang pahayag ingon niini: "Sa tradisyonal nga von Neumann nga arkitektura, usa ka kusgan nga lohika nga core (o ubay-ubay nga managsama) nga naglihok nga sunud-sunod sa datos nga nakuha gikan sa memorya. Sa kasukwahi, ang 'neuromorphic' computing nag-apod-apod sa komputasyon ug memorya sa usa ka dako kaayong gidaghanon sa medyo karaan nga 'neuron,' nga ang matag usa nakigkomunikar sa ginatos o liboan ka ubang mga neuron pinaagi sa 'synapses.'  

Ang ubang importanteng bahin sa neuromorphic computing naglakip sa fault intolerance, nga nagtumong sa pagmodelo sa abilidad sa utok sa tawo nga mawad-an sa mga neuron ug makalihok gihapon. Analogously, sa tradisyonal nga computing ang pagkawala sa usa ka transistor makaapekto sa husto nga ninglihok. Ang laing gilantaw ug gitumong nga bentaha sa neuromorphic computing dili kinahanglan nga iprograma; Kining kataposang tumong mao na usab ang pagmodelo sa katakos sa utok sa tawo sa pagkat-on, pagtubag ug pagpahiangay sa mga signal. Sa ingon, ang neuromorphic computing sa pagkakaron ang labing kaayo nga kandidato alang sa pagkat-on sa makina ug mga buluhaton sa artipisyal nga paniktik. 

Mga pag-uswag sa neuromorphic supercomputing

Ang nahabilin sa kini nga artikulo magsusi sa mga pag-uswag sa neuromorphic supercomputing. Sa piho, bag-o lang gipatik nga panukiduki sa Arxiv gikan ni Alexander Tait et. al. gikan sa Princeton University nagpakita nga ang usa ka silicon-based nga photonic neural network nga modelo milabaw sa usa ka conventional computing approach sa halos 2000 ka pilo. Kini nga neuromorphic photonic nga plataporma sa computing mahimong mosangpot sa ultrafast nga pagproseso sa impormasyon. 

Ang Tait et. al. papel nga nag-ulohang Neuromorphic Silicon Photonics Nagsugod sa paghubit sa mga bentaha ug disbentaha sa paggamit sa photonic light nga porma sa electromagnetic radiation alang sa pag-compute. Ang inisyal nga mga nag-unang punto sa papel mao nga ang kahayag kaylap nga gigamit alang sa pagpasa sa impormasyon apan dili alang sa pagbag-o sa impormasyon, ie digital optical computing. Sa susama, sa quantum computing, adunay sukaranang pisikal nga mga hagit sa digital optical computing. Ang papel dayon moadto sa mga detalye sa usa ka naunang gisugyot nga neuromorphic photonic computing platform ang Tait et. al. team nga gipatik sa 2014, nag-ulohang Broadcast ug gibug-aton: Usa ka hiniusa nga network alang sa scalable photonic spike processing. Ang ilang bag-ong papel naghulagway sa mga resulta sa unang eksperimento nga demonstrasyon sa usa ka integrated photonic neural network. 

Sa "broadcast and weight" computing architecture, ang "nodes" gi-assign sa usa ka talagsaon nga "wavelength carrier" nga "wavelength division multiplexed (WDM)" ug dayon gisibya ngadto sa ubang mga "nodes". Ang "mga node" niini nga arkitektura gituyo aron masundog ang pamatasan sa neuron sa utok sa tawo. Dayon ang mga signal sa "WDM" giproseso pinaagi sa padayon nga gipabilhan nga mga filter nga gitawag og "microring (MRR) weight banks" ug dayon gisumada sa elektrikal ngadto sa usa ka gisukod nga kinatibuk-ang bili sa pagkakita sa kuryente. Ang non-linearity niining katapusang electro-optic transformation/computation mao gyud ang non-linearity nga gikinahanglan sa pagsundog sa neuron functionality, importante sa pagcompute ubos sa neuromorphic nga mga prinsipyo. 

Sa papel, ilang gihisgutan nga kini nga mga eksperimento nga napamatud-an nga electro-optic transformation dynamics parehas sa matematika sa usa ka "2-node nga padayon-panahon nga balik-balik nga neural network" (CTRNN) nga modelo. Kini nga mga resulta sa pagpayunir nagsugyot nga ang mga himan sa pagprograma nga gigamit alang sa mga modelo sa CTRNN mahimong magamit sa mga platform nga neuromorphic nga nakabase sa silicon. Kini nga pagkadiskobre nagbukas sa dalan sa pagpahiangay sa CTRNN nga pamaagi sa neuromorphic silicon photonics. Sa ilang papel, gihimo nila ang ingon nga modelo nga pagpahiangay sa ilang "broadcast ug gibug-aton" nga arkitektura. Gipakita sa mga resulta nga ang modelo sa CTRNN nga gi-simulate sa ilang 49-node nga arkitektura naghatag sa neuromorphic computing nga arkitektura aron malabwan ang mga modelo sa klasikal nga pag-compute sa 3 ka order sa kadako.