Los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han aprovechado el potencial de la fotónica para acelerar la informática moderna demostrando sus capacidades en el aprendizaje automático. La computación fotónica es un posible remedio para las crecientes demandas computacionales de los modelos de aprendizaje automático.
En lugar de utilizar transistores y cables, estos sistemas utilizan fotones (partículas de luz microscópicas) para realizar operaciones de cálculo en el dominio analógico. Los láseres producen estos pequeños haces de energía, que se mueven a la velocidad de la luz. Cuando se agregan núcleos de computación fotónica a aceleradores programables como una tarjeta de interfaz de red (NIC y su contraparte aumentada, SmartNIC), el hardware resultante se puede conectar para acelerar una computadora estándar.
El sistema desarrollado por el MIT, apodado Lightning, es una tarjeta de interfaz de red inteligente (SmartNIC) reconfigurable fotónico-electrónico que ayuda a las redes neuronales profundas a completar tareas de inferencia, como el reconocimiento de imágenes y la generación de lenguaje en chatbots. El novedoso diseño del prototipo permite altas velocidades, hasta 100 Gbps, que atiende solicitudes de inferencia de aprendizaje automático en tiempo real.
Gestión del acceso a los flujos de datos
A pesar de su potencial, un desafío importante en la implementación de dispositivos informáticos fotónicos es que son pasivos, lo que significa que carecen de memoria o instrucciones para controlar los flujos de datos, a diferencia de sus homólogos electrónicos. Los sistemas de computación fotónica anteriores enfrentaban este cuello de botella, pero Lightning elimina este obstáculo para garantizar que el movimiento de datos entre componentes electrónicos y fotónicos se realice sin problemas.
Lightning es un sistema híbrido capaz de rastrear las operaciones de cálculo requeridas en la ruta de datos utilizando una abstracción de acción de conteo reconfigurable, que conecta la fotónica a los componentes electrónicos de una computadora. Esta abstracción de programación funciona como un lenguaje unificado entre los dos, controlando el acceso a los flujos de datos que pasan.
La información transportada por los electrones se traduce en luz en forma de fotones, que trabajan a la velocidad de la luz para ayudar a completar una tarea de inferencia. Luego, los fotones se convierten nuevamente en electrones para transmitir la información a la computadora. Al conectar la fotónica con la electrónica, la novedosa abstracción de conteo-acción hace posible la rápida frecuencia de computación en tiempo real de Lightning.
Tras varias pruebas, el equipo de investigadores comprobó que Lightning era más eficiente energéticamente al completar solicitudes de inferencia. Esto se consigue gracias a que Lightning reduce el consumo de energía de inferencia del aprendizaje automático en órdenes de magnitud en comparación con los aceleradores de última generación.