Processador radiofotônico multiplica paralelismo por 100

Redação do Site Inovação Tecnológica - 09/09/2024

O processador de luz multiplicou o paralelismo por 100 graças à adição de um canal de rádio.
[Imagem: Bowei Dong/A*STAR Research]

Paralelismo na computação

Os computadores que usamos em nosso dia a dia, que funcionam com base em arquiteturas eletrônicas e seus tradicionais processadores, ou CPUs, não se saem bem quando o assunto é o paralelismo, que é a capacidade para fazer mais de uma coisa ao mesmo tempo.

Por exemplo, o herói menos conhecido por trás das experiências multimídia, que exigem muito paralelismo, é uma unidade de processamento gráfico, ou GPU, cuja arquitetura permite realizar vários cálculos simultâneos para renderizar imagens e vídeos com alta qualidade.

Na última década, o esforço por dar maior capacidade de paralelismo aos processadores tradicionais ganhou o reforço da computação óptica, que usa luz em vez de eletricidade para fazer funcionar seus processadores fotônicos.

"Ser capaz de processar mais dados em cada ciclo de clock significa que você pode executar algoritmos mais rapidamente e com maior eficiência energética," explica o professor Bowei Dong, do Instituto de Microeletrônica A*STAR, de Cingapura.

Essa capacidade vem se apoiando nos chamados "aceleradores" baseados em hardware, arquiteturas especialmente projetadas para lidar com múltiplos fluxos de dados em uma única etapa, e que estão se tornando ainda mais essenciais para atender às demandas complexas e pesadas dos sistemas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

A ideia de adicionar camadas fotônicas às CPUs e GPUs para fazer isto não é nova, mas a equipe do professor Dong tem uma novidade: Uma camada extra é adicionada aos próprios processadores de luz, o que os torna 100 vezes mais rápidos do que o seu potencial estimado até agora.

Arquitetura de dados e princípio de funcionamento de um núcleo tensor fotônico para computação na memória usando representação de dados em tempo contínuo.
[Imagem: Bowei Dong et al. - 10.1038/s41566-023-01313-x]

Acelerador fotônico

A ideia da equipe é simples: Adicionar uma dimensão extra ao processamento de dados para impulsionar as capacidades de processamento paralelo.

Os processadores fotônicos utilizam múltiplos canais para manipular vários fluxos de dados simultaneamente em um único chip. Esses processadores exploram a cor da luz e inúmeras fibras ópticas, ou guias de onda, integrados em um núcleo tensor fotônico de processamento de dados.

Núcleos tensor são unidades de processamento especializadas, projetados para acelerar as operações matemáticas envolvidas em algoritmos de aprendizado de máquina, sobretudo a multiplicação de matrizes, convoluções e outras transformações lineares essenciais para funcionamento das redes neurais artificiais.

A questão é que, também aqui, a luz faz um trabalho melhor do que a eletricidade. "O acesso a muitos graus de liberdade é a razão pela qual a fotônica pode atingir maior paralelismo do que a eletrônica," explicou Dong.

Arquitetura de sistema para computação "na ponta" - em vez de na nuvem - para convolução sincronizada de 100 sinais de ECG clínicos de pacientes.
[Imagem: Bowei Dong et al. - 10.1038/s41566-023-01313-x]

Canal adicional de RF

Partindo da arquitetura fotônica, a equipe introduziu agora um canal adicional de dados, usando para isso ondas de rádio, aumentando a capacidade do núcleo tensor fotônico de processar ainda mais informações simultaneamente.

Para demonstrar as vantagens de sua abordagem, a equipe adicionou a multiplexação de radiofrequência a um processador fotônico e o testou para monitorar eventos em tempo real - neste caso, a atividade cardíaca humana.

Processando dados de eletrocardiogramas clínicos de 100 pacientes, o novo processador manipulou os dados com um paralelismo duas ordens de magnitude maior (100 vezes) do que os métodos atuais. E não foi apenas uma demonstração de conceito: Ao aplicar um modelo de aprendizado de máquina a esses dados, o sistema identificou pacientes em risco de morte súbita com 93,5% de precisão.

Este avanço oferece benefícios reais e imediatos que vão além de um monitoramento aprimorado de pacientes em tempo real, como a ampliação da capacidade dos dispositivos da Internet das Coisas e da chamada computação na borda, que processa dados mais próximos de onde eles são gerados, obtendo resultados mais rápidos do que enviá-los para a nuvem.

A equipe planeja agora desenvolver esse esquema promissor explorando métodos para codificar informações em canais de luz adicionais. "Enquanto isso, também exploraremos uma nova integração eletrônica-fotônica para melhorar o desempenho de cada canal de computação individual," acrescentou Dong.

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