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May 01, 2023

オプティカルコンピューティング: 光の力

Molly Roe

モリー・ロー

@TechHQ

モリー@hybrid.co

出典: シャッターストック

• 光コンピュータはフォトニック転送によって動作します。• 転送中の熱損失が最小限に抑えられ、高速になる可能性があります。• フォトニック技術の将来性については議論があります。

オプティカル コンピューティングは、特に AI の分野で急速に主要なプレーヤーになりつつあります。 聞いたことがない人もいるかもしれませんが、レーザーと光速が関係しているので、もっと詳しく調べてみてはいかがでしょうか。

光コンピュータは、フォトニック コンピュータとしても知られ、ご想像のとおり、光子を使用してデジタル計算を実行します。 レーザーまたはインコヒーレント光源によって生成される光波は、数値計算、推論、人工知能、データ処理、データ保存、およびコンピューティングのためのデータ通信を実行するための主要な手段として使用されます。

他のコンピューターと同様に、光学式コンピューターが適切に機能するには、次の 3 つのことが必要です。

光コンピューティングの歴史は、レーダー システムの開発と相互に関連しています。 1960 年代にレーザーが発明されて、全光コンピュータの最初の方式が提案され、1990 年代以降、重点は半導体スマート ピクセルのアレイの光相互接続に移ってきました。

従来のコンピューターは電子を使用して計算を実行しますが、光子にはより高い帯域幅を可能にする能力があります。 可視ビームと赤外線 (IR) ビームは、電子とは異なり、相互作用することなく相互に流れるため、事実上 2 次元コンピューティングに制限される可能性があります。

従来のコンピュータでは、電流を相互に流すために 3 次元配線が必要でした。 したがって、フォトニックコンピュータは、より一般的なコンピュータよりも小さくすることができます。 従来のコンピューティングと同様に、光コンピュータは論理ゲートとバイナリ ルーチンを使用して計算を実行しますが、これらの計算の実行方法は異なります。

光コンピューティングは、プラズモニック ナノ粒子を使用することで、電子コンピューターの機能を可能にするシリコン チャネルや銅線と同様に効率的で信頼性の高い計算を実現できます。 さらに、物理的なワイヤーが存在しないということは、光学式コンピューターが熱や振動による損傷を受けにくいことを意味します。

フォトンは簡単に操作および制御できるため、フォトニック コンピューターはより高速かつ効率的になります。 フォトンの動きは、パワーを大幅に損なうことなく角を曲がって進み続けることができるように誘導および制御できます。 光は容易に閉じ込められ、移動中に失われる情報が少なくなります。これは、相互接続が加熱して電子の動きが遅くなる可能性がある状況で特に役立ちます。

銅線のチャネルあたり 1 GB/秒の能力と比較して、フォトニクスはチャネルあたり 1 TB/秒を超える高いスループットを備えています (近接して多数存在する可能性があります)。

光や情報の往復の利用により、エクサスケール コンピューターが開発されることが期待されています。 エクサスケール コンピューターは、毎秒数十億回の計算を実行でき、これは現在の最速システムより 1000 倍の速さです。

したがって、この代替モードの長所と短所を次のように比較検討できます。

光コンピューティングの利点:

欠点は次のとおりです。

光コンピュータの機能に関しては、研究者の間でも意見が分かれています。 速度、消費電力、コスト、サイズの点で半導体ベースの電子コンピュータと競合できるかどうかは未解決の問題です。

批評家は、現実世界の論理システムには「論理レベルの復元、カスケード性、ファンアウト、および入出力分離」が必要であると主張していますが、現在これらはすべて電子トランジスタによって低コスト、低電力、高速で提供されています。 光ロジックがニッチなアプリケーションを超えて競争力を発揮するには、非線形光学デバイス技術における大きなブレークスルー、あるいはコンピューティング自体の性質の変化さえも必要となるでしょう。

もう 1 つの選択肢は、光学ソリューションをデジタル コンピューティングに統合するハイブリッド システムを作成することです。 しかし、デジタルコンピューティングにおける光学の使用には障害があり、「デジタルエレクトロニクスと競合する光学の能力について、おそらくより慎重な見方が必要になる」。

デジタル コンピューティングでは、デジタル データを処理するために非線形要素が必要です。 非線形素子に必要な機能はすべて、電子計算におけるトランジスタ回路によって提供されます。 大規模なスケーラブルな論理回路の場合、アクティブであろうとパッシブであろうと、光学素子や回路ですべてを実行でき、エネルギー消費量やデバイスの設置面積が小さいという点でトランジスタと競合することはできません。

デジタル通信では、光ファイバーによるデータ転送がすでに普及しています。 光ファイバーはデータ操作に光を使用します。 これは光技術が最も進歩した分野であり、データ転送の用語集ではすでに一般的になっているほどよく使用されています。

光ファイバー ケーブルにはさまざまな数のガラス ファイバーが含まれており、それに沿って情報が光パルスとして送信されます。 光ファイバー ケーブルには、帯域幅や送信速度が高いなど、銅線ケーブルに比べて利点があります。 これらの利点が光コンピューティングの利点を反映していることに気づいたかもしれません。

ただし、インターネット、テレビ、電話の接続にすでに使用されている光ファイバー ケーブルの場合、切り替えははるかに簡単です。

フォトニック コンピューティングの現在の制限の一部を克服することを目的とした活発な研究分野には、次のようなものがあります。

MIT からスピンアウトした Lightelligence は、次世代のコンピューティング ハードウェアを開発しています。 2017年に設立された同社は、「最先端のフォトニクス技術を画期的なコンピューティングソリューションに変換し、コンピューティング能力の飛躍的な向上をもたらすだけでなく、エネルギー消費を劇的に削減した」と主張している。

基本的に、その研究では従来の半導体チップに使用されているシリコン製造プラットフォームを新しい方法で使用しています。 光ドメインでは、複数のクロックを必要とする論理ゲート トランジスタではなく、物理演​​算を使用して算術計算が行われます。

Lightelligenceの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）であるYichen Shen氏は、同社が開発しているシステムは発熱が非常に少ないため、電子駆動チップよりも消費電力が低いと述べた。

「私たちはコンピューティングの根本的な方法を変えつつあり、歴史上正しい時期にそれを行っていると思います」とシェン氏は言います。 「少なくとも AI のような線形演算においては、光学が次のコンピューティング プラットフォームになると私たちは信じています。」

はい、現在のテクノロジー業界のすべてと同様に、オプティカル コンピューティングは AI に既得権益を持っています。 しかし、人工知能がどのようにそれを助けることができるかを考えるのではなく、フォトニックコンピューティングがAIのさらなる開発を促進する可能性があります。

たとえば、自動運転車はカメラと AI 計算を利用して迅速な意思決定を行います。 従来のチップは、必要な瞬時の意思決定を行うのに十分な速さで「思考」できないため、迅速な意思決定にはより高速な計算イメージングが必要です。 Lightelligence 社は、これをフォトニクスを使用して実現していると述べています。

量子コンピューティングに触れずに、計算システムへの根本的な変化について語ることはできません。 量子力学の独特の特性により、量子コンピューティングは、フォトニクスを含む最先端のコンピューターの能力を超えた問題を解決できます。

光コンピューティングが量子よりも優れている領域は、(より単純な) 計算を実行できる速度です。 場合によっては、光コンピューティングの方が量子よりも高速です。 多くの場合、光コンピューティングは量子コンピューターと併用するために研究されています。 どちらも計算とデータ処理に革命を起こす可能性を秘めています。

光学式コンピューターはまだ登場していませんが、私たちは開発の最前線にいます。 2012 年以降、ムーアの法則 (集積回路内のトランジスタの数は 2 年ごとに 2 倍になる) は無効になり、AI の計算能力は 3.4 か月ごとに 2 倍になります。 私たちは信じられないほど遠くまで、信じられないほどの速さでやって来ました。

フォトニックコンピュータは私たちが思っているよりも近づいているかもしれません。

モリー・ロー

@TechHQ

モリー@hybrid.co

2023 年 6 月 6 日

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