Оптические (или фотонные) вычисления привлекают все большее внимание благодаря своему потенциалу революционизировать обработку данных и решать энергетические проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями. Сейчас не проходит и недели, чтобы разработчики не объявляли о финансировании и коммерциализации, реальных применений или результатов внедрения фотонных вычислений.

По своей сути, эти методы могут использовать для выполнения вычислительных действий энергию света, а не электричества. Этот переход может обеспечить значительно более высокую скорость по сравнению с традиционной обработкой данных. Возможность обрабатывать огромные объёмы информации одновременно, с гораздо большей скоростью, обещает кардинально изменить ситуацию в таких областях, как искусственный интеллект, аналитика больших данных, компьютерное моделирование и другие высокопроизводительные вычислительные приложения. Кроме того, тот факт, что фотоны проходят через материалы с минимальным сопротивлением и потерей энергии, в отличие от электронов, которые рассеивают тепло и в конечном итоге требуют интенсивного охлаждения, делает оптические вычисления энергоэффективной вычислительной альтернативой для центров обработки данных.

Однако, несмотря на многообещающие достижения, технология по-прежнему сталкивается со значительными трудностями при масштабировании для реального коммерческого использования — в основном, из-за необходимости перепроектирования вычислительных архитектур и интерфейсов для процессов, основанных на использовании света. В отличие от традиционных компьютеров, которые работают на электронных чипах, работа оптических компьютеров основана на совершенно других физических принципах. В то время как десятилетия исследований и разработок продвинули электронные вычисления вперёд, «оптика» всё ещё находится на ранней стадии развития. Однако путь к зрелости одолевается семимильными шагами, чему способствует интенсивный поиск новых и более эффективных компьютерных парадигм.

Какие задачи могут решать оптические вычисления?

Давайте сначала рассмотрим типы задач, в которых оптические процессоры могут проявить себя. Существует два основных типа математических операций, для решения которых эти системы хорошо приспособлены:

1. Операции, основанные на преобразовании Фурье: к ним относятся свёртка и корреляция, которые необходимы для таких задач, как обработка сигналов, фильтрация изображений, распознавание образов и анализ оптических сигналов. Оптические системы превосходны в этих областях благодаря свойствам линз преобразовывать сигнал по методу Фурье, которые обеспечивают эффективную и параллельную обработку данных.

2. Операции на основе векторно-матричного умножения (VMM): эти операции, которые занимают центральное место в машинном обучении, нейронных сетях и графике, в значительной степени зависят от крупномасштабных матричных вычислений. Поскольку фотонные системы могут обрабатывать данные параллельно, они превосходят привычные компьютеры с линейным принципом обработки информации и идеально подходят для обучения нейронных сетей. Кроме того, оптические методы эффективно обрабатывают матричную инверсию, ключевую операцию в задачах оптимизации и моделях искусственного интеллекта.

Оптические вычислительные системы не всегда способны выполнять все операции, поэтому исследователи разрабатывают специализированные процессоры для конкретных приложений, подобно тому как специальные чиплеты (специализированные интегральные схемы или ASIC) разрабатываются для таких задач, как обработка видео или связь.

Какие применения изучаются в настоящее время?

Оптические методы обработки данных изучаются в нескольких областях:

1.) Оптические нейронные сети: аналоговые по своей природе искусственные нейронные сети идеально подходят для оптических платформ, которые, по своей сути, превосходно справляются с интенсивными вычислениями, необходимыми для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка. Различные стартапы внедряют ряд методов для создания нейронных сетей и процессоров искусственного интеллекта.

2.) Высокопроизводительные приложения, требующие большого количества итераций. Комбинаторная оптимизация и моделирование, требуют большого количества итераций для достижения точных результатов. В данном случае присущий световому лучу параллелизм помогает сократить время вычислений и энергопотребление. Решения в этой области включают в себя полностью оптический FSO-процессор «LightSolver» или гибридную электрооптическую FSO-машину, в которой используется волоконная оптика.

3.) Квантовые вычисления: в поисках практичного кубита фотоны стали сильными кандидатами из-за их устойчивости к помехам окружающей среды и способности работать при комнатной температуре. Технологические гиганты активно разрабатывают квантовые компьютеры на основе фотонов. Эти системы используют их уникальные свойства для обеспечения масштабируемой и эффективной квантовой обработки, хотя такие проблемы, как потери, слабые взаимодействия и масштабируемость, остаются критическими препятствиями.

Как создаются оптические компьютеры?

Теперь давайте рассмотрим методы, используемые для создания этих новых оптических процессоров. Большинство методов используют параллелизм света, способствующий эффективному кодированию и обработке информации в пространственной области для выполнения преобразований Фурье или VMM. Однако некоторые системы работают во временной области для последовательных операций, где свойства света обеспечивают преимущество в скорости по сравнению с традиционной электронной последовательной обработкой.

Оптика в свободном пространстве (FSO) — старейшая форма оптических вычислений, которая обрабатывает информацию с помощью световых лучей, проходящих через воздух или вакуум. Системы могут приобретать различные форм-факторы, от небольших «коробок» до больших установок. Для управления светом используют такие компоненты, как линзы, пространственные модуляторы света и маски. Несмотря на универсальность и высокую гибкость, современные системы FSO сталкиваются с проблемами масштабируемости и интеграции. Однако в настоящее время ведутся инженерные работы по внедрению этих систем в производство и доведению их до совершенства.

Фотонные чипы: эти разработки объединяют в себе миниатюрные оптические компоненты (лазеры, светоделители, фильтры и интерферометры). Они отличаются быстродействием и компактностью, но им мешает двумерная компоновка, которая ограничивает объём вычислений. Единственный способ масштабирования и решения более сложных задач — это объединение нескольких микросхем, но этот метод приводит к значительным потерям сигнала. Если производители фотонных чипов серьёзно настроены на создание реальных приложений, они должны разработать новое поколение компонентов, способных решить проблему повышения эффективности. Одна из возможностей заключается в исследовании и разработке материалов, отличных от кремния. Например, были проведены многообещающие эксперименты с ниобатом лития.

Волоконно-оптические системы: используют направленный свет в волокнах, эксплуатируя хорошо зарекомендовавшую себя основу таких коммуникаций для сложных вычислений. Нелинейные эффекты в волокнах позволяют выполнять сложные вычисления и открывают новые возможности, как для оптимизации, так и для задач искусственного интеллекта. Например, общая информационная модель (CIM — Common Information Model) использует оптические волокна для последовательной генерации световых импульсов и управления ими в замкнутом цикле. К сожалению, для взаимодействия в ней также используются электронные компоненты, что может ограничить скорость. Ещё один инновационный подход разработан компанией «Cognifiber», которая использует продвинутый тип оптического кабеля (MCF — Multicore fibers) с многоядерными волокнами — конструкцию, позволяющую проводить параллельные вычисления.

Системы с открытым или замкнутым контуром.

Открытые системы, обрабатывающие световые потоки с открытым контуром, используют способность луча свободно распространяться в пространстве или по управляемым траекториям без механизмов обратной связи. Системы с открытым контуром подходят для таких приложений, как оптические нейронные сети и квантовые вычисления.

Системы с замкнутым контуром включают механизмы обратной связи для итеративного уточнения вычислений. Они превосходны в таких областях применения, как оптимизация и моделирование. В свою очередь они подразделяются на:

А.) Полностью оптические, выполняющие все вычисления в оптической области, обеспечивая максимальную скорость и энергоэффективность. Идеально подходят для задач, требующих интенсивной параллельной обработки (комбинаторная оптимизация и итеративное моделирование). В коммерческой сфере LightSolver в настоящее время является единственной компанией в этой области.

Б.) Гибридные электронно-оптические системы — объединяют оптические и электронные компоненты, используя преимущества обеих областей. Например, CIM генерирует оптические импульсы для представления переменных, но взаимодействия между этими импульсами вычисляются электронным способом с использованием программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA — Field-Programmable Gate Array). В отличие от этого, аналоговая итерационная машина от «Microsoft» использует противоположный подход, осуществляя взаимодействие оптически и используя электронные компоненты для замыкания цикла, а также обратной связи. Обе системы являются примером многообещающих методов объединения оптической и электронной областей, но страдают от одной и той же ахиллесовой пяты: преобразование оптического сигнала в электрический сводит на нет преимущество в оптической скорости.

Что может ждать нас в будущем?

Поскольку отраслевые проблемы требуют перехода к посткремниевым компьютерным парадигмам, оптические вычисления становятся многообещающей альтернативой. Вполне возможно, что в один прекрасный день они могут стать такими же или даже более мощными, чем их электронные аналоги. Новые материалы демонстрируют многообещающие результаты, и в настоящее время ведутся дальнейшие исследования по созданию компонентов с повышенной эффективностью. Сейчас наиболее перспективными, с точки зрения практической реализации в ближайшей перспективе, являются полностью оптические процессоры FSO. Однако в долгосрочной перспективе гибридные процессоры могут стать их серьёзным конкурентом, если исследователи смогут ускорить процесс преобразования оптического сигнала в электрический. Если рассматривать среднесрочную перспективу, то прорывы могут быть достигнуты за счёт сочетания пространственной и временной обработки данных, объединения лучшего из обоих методов в мощную новую парадигму.

Фотонные вычисления всё ещё находятся на ранней стадии развития и сталкиваются с определёнными трудностями, но это увлекательная область с огромным потенциалом. Сегодняшние исследования проложат путь к созданию нового поколения более быстрых и эффективных компьютеров. Возможности для инноваций огромны — от искусственного интеллекта и моделирования до квантовых вычислений.