Effizientere KI-Hardware: Forscher entwickeln serientauglichen optischen Computer

Ein optischer KI-Beschleuniger, der in normale Silizium-Chips integriert werden kann: Ist das die Revolution der KI-Hardware?

Artikel veröffentlicht am 19. Februar 2024, 15:15 Uhr, Johannes Hiltscher

Optische Computer können schnell und effizient rechnen - Digitalrechner sind aber flexibler. (Bild: Pixabay)

Analoge Computer gewinnen im Zuge des KI-Booms wieder an Popularität. Neben elektrischen Rechnern arbeiten Forscher auch an optischen Systemen. Sie sollen die Rechenleistung digitaler Prozessoren überbieten und gleichzeitig deutlich energieeffizienter sein. Forscher der University of Pennsylvania in Philadelphia entwickelten nun entsprechende Hardware, die sich laut Pressemitteilung in Grafikkarten integrieren lassen und KI-Berechnungen deutlich effizienter machen soll.

Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse im Fachmagazin Nature Photonics (Preprint bei Arxiv). Hier beschreiben sie, wie sie optische Recheneinheiten für 2x2- und 3x3-Matrixmultiplikationen entwickelten. Die wurden als Prototyp im 180-nm-Prozess von Advanced Micro Foundry gefertigt. Auch größere Fertiger wie Globalfoundries und Intel haben Silicon-Photonics-Prozesse. Damit könnten sie mit digitalen und analogen Schaltkreisen kombiniert werden.

Realisiert wurden die Recheneinheiten mittels einer Metaoberfläche, bei der ein Material nanostrukturiert wird, so dass komplexe Linsensysteme entstehen. Im größeren Maßstab wird das etwa für Mikrokameras genutzt. Für den optischen Computer werden an Wolken erinnernde Strukturen in eine Siliziumoberfläche geätzt. Damit wird deren Dicke zwischen 220 und 150 nm variiert, was die Lichtleitung beeinflusst.

Zahlen stellt der optische Computer durch Modulation von Intensität und Phase der Signale dar. Die erzeugte Struktur verteilt die Strahlungsleistung jedes Eingangs auf die Ausgänge. Auch eine Phasenverschiebung ist möglich, die Struktur rechnet mit komplexen Zahlen. Strahlteilung und Phasenverschiebung entsprechen einer Multiplikation mit den Koeffizienten einer Matrix. An den Ausgängen werden die von den einzelnen Eingängen kommenden Strahlen durch Interferenz addiert.

Komplexer Entwurf

Diese Strukturen zu entwerfen, ist allerdings komplex und damit rechenaufwendig: Eigentlich müsste eine dreidimensionale Simulation des entstehenden Körpers erfolgen, um die Struktur für die gewünschten optischen Eigenschaften anzupassen.

Die Beschränkung auf zwei Höhen und die geringe Differenz machen aber eine Vereinfachung möglich: Anstatt das komplette Volumen zu berechnen, genügt eine wesentlich einfachere Simulation mit einem angenäherten 2D-Modell. Damit werden, wie die Forscher an einem 10x10-Multiplikator zeigen, größere Strukturen überhaupt erst handhabbar. Die Rechenzeit sank auf unter 5 Prozent des 3D-Modells, der Speicherbedarf auf unter 2 Prozent. Auch sollen die gefertigten Strukturen, verglichen mit anderen Ansätzen, wesentlich unempfindlicher gegenüber Prozessvariationen, etwa Ungenauigkeiten beim Ätzen, sein.

Spannende Forschung, aber unflexibel

Ist die Arbeit der Forscher also tatsächlich eine Revolution für KI-Beschleuniger? Nein, und um das zu verstehen, sehen wir uns die Funktion etwas genauer an. Die Berechnungen erfolgen durch die Interaktion stehender Wellen, sogenannter optischer Moden. Die werden über N Eingänge (hier 2, 3 oder 10) zugeführt, die Ergebnisse werden an ebenso vielen Ausgängen ausgelesen.

Und genau das ist die Schwachstelle des optischen Computers: Die Koeffizienten der Matrix sind durch die optische Struktur vorgegeben – also fest integriert. Die Matrix ist damit unveränderbar, nur der Eingangsvektor kann frei mit Werten belegt werden. Zwar haben andere Forscher Multiplikatoren mit konfigurierbaren Koeffizienten vorgestellt, was etwa über Mach-Zehnder-Interferometer realisiert wurde. Damit gehen aber die Vorteile optischer Computer, etwa die hohe mögliche Rechenfrequenz, zumindest teilweise verloren. Außerdem sind rekonfigurierbare Strukturen deutlich größer.

Für Inferencing hingegen können optische Computer mit Metaoberfläche interessant sein. Ein adäquater Ersatz für digitale Prozessoren sind die vorgestellten optischen Multiplikatoren jedoch aktuell nicht.