[ad_1]
Daha sonra ikili elektronik devre lehine terk edilen erken bir yaklaşım olan optik hesaplama da ilerlemeye devam ediyor. “Çalışan sıvı” olarak ışığı kullanan bilgisayarlar inşa etme olasılığından çok etkilendim.
Bu zaten oluyor: silikon fotonik çipler yüksek enerji verimliliği sağlıyor ve geleneksel GPU mimarilerindeki yavaşlama sorunlarının üstesinden gelmeye yardımcı oluyor. Derin öğrenme modellerini eğitmek için gereken süreyi azaltarak yeni nesil gelişmiş yapay zekayı etkinleştirebilirler. Fotonikleri, Reexen Technology’de TR35 ödüllü Hongjie Liu’nunkiler gibi yeni düşük güçlü çip tasarımlarıyla entegre etme fırsatları var.
Uzun vadede, bu tür fotonik devreler, hesaplamada yaygın olarak kabul edilen sınırlara yaklaşmamıza ve hatta belki de aşmamıza yardımcı olabilir. Fotonik bilgi işlemedeki teorik çalışma, ışığın ısıya ve tam tersine dönüştürülebileceğini öne sürüyor; bu, tamamen optik enerji depolaması (esas olarak fotonlardan yapılmış piller) ve alternatif bilgi işlem mimarileri için bazı dikkate değer fırsatlar sunuyor.
Bu projelerin çoğu hala akademik alanda gerçekleştiriliyor, ancak yavaş yavaş daha büyük ölçekli, daha tam entegre sistemler oluşturmaya doğru ilerliyoruz. Bu fikirlerin tam bilgi işlem sistemlerine nasıl entegre edilebileceğini düşünmeye devam edebilirsek, önümüzdeki yıllarda geleneksel çiplerden bir dizi farklı bilgi işlem biçimine doğru daha da fazla ilerleme kaydedilecektir.
Prineha Narang, Los Angeles California Üniversitesi’nde Fiziksel Bilimler alanında Howard Reiss Kürsüsü Profesörüdür (ve 2018’de 35 Yenilikçi onur ödülü almıştır).
[ad_2]
Kaynak : https://www.technologyreview.com/2022/06/28/1054169/2022-innovators-computing-internet/