Microsofts Analog-Optischer Computer: Ein Schritt zu Energieeffizienter KI

CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft hat in Zusammenarbeit mit der Universität Cambridge einen Prototyp eines analogen optischen Computers entwickelt, der die Energieeffizienz von KI-Anwendungen erheblich steigern könnte. Diese Technologie könnte die Antwort auf die steigenden Energieanforderungen digitaler Technologien sein.

Die fortschreitende Skalierung von KI-Anwendungen und anderen digitalen Technologien belastet zunehmend das Energienetz, da sie einen hohen Energieverbrauch aufweisen. Die Anforderungen an Energie und Latenzzeiten digitaler Computer werden voraussichtlich weiter steigen, was ihre Nachhaltigkeit in Frage stellt. In diesem Kontext suchen Forscher weltweit nach energieeffizienteren Lösungen, und Microsoft könnte hier einen entscheidenden Vorsprung haben.

Microsofts Forscher, zusammen mit einem Team der Universität Cambridge, haben einen neuen analogen optischen Computer (AOC) entwickelt, der das Potenzial hat, sowohl KI als auch kombinatorische Optimierung erheblich effizienter zu gestalten. Der AOC-Prototyp, der in einer kürzlich in Nature veröffentlichten Studie beschrieben wird, kombiniert analoge Elektronik mit Mikro-LED-Arrays, räumlichen Lichtmodulatoren und Photodetektor-Arrays, um sowohl die KI-Inferenz als auch die kombinatorische Optimierung auf einer einzigen Plattform zu beschleunigen.

Der AOC vermeidet digitale Umwandlungen, die Energie verschwenden und die Leistung einschränken, und verbessert die Rauschrobustheit durch schnelle Festkommasuche. Er könnte bis zu 100-mal energieeffizienter sein als führende GPUs. Diese neuartige Fähigkeit, sowohl die Effizienz von KI- als auch von Optimierungsaufgaben zu verbessern, macht ihn zu einer vielversprechenden Lösung für viele Branchen.

Um die Anwendbarkeit des AOC zu testen, erstellte das Team einen „digitalen Zwilling“, eine Softwareversion der Hardware, die Modelltraining und groß angelegte Simulationen ermöglicht. Eine Reihe von Fallstudien, darunter Bildklassifikation, nichtlineare Regression, MRT-Bildrekonstruktion und Finanztransaktionsabwicklung, wurden durchgeführt. Die Ergebnisse waren beeindruckend: Die MRT-Fallstudie zeigte, dass der digitale Zwilling in der Lage war, Bilder mit guter Genauigkeit zu rekonstruieren und die Bildgebungszeit von 30 Minuten auf nur fünf zu reduzieren.

Die Forscher betonen, dass die Hardware des AOC noch weiter skaliert werden muss, um praktische Anwendungen mit Hunderten Millionen oder Milliarden von Gewichten zu unterstützen. Dies sei technisch machbar, da die Komponenten immer kleiner werden und mehr Mikro-LEDs zur Hardware hinzugefügt werden können. Trotz des dringenden Bedarfs an dieser Technologie könnte die reale Anwendung des AOC noch etwas Zeit in Anspruch nehmen, da noch Feinabstimmungen erforderlich sind.

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