획기적인 광학 프로세서로 AI가 빛의 속도로 계산 가능

제안된 광 컴퓨팅 칩은 전례 없는 낮은 지연 시간으로 양적 거래를 위한 고속 병렬 처리를 가능하게 하여, 중요하고 까다로운 특징 추출 단계를 가속화합니다. 출처: H. Chen, 칭화대학교

로봇 수술부터 고빈도 거래에 이르기까지 최신 인공지능(AI) 시스템은 원시 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 데 의존합니다. 중요한 특징을 빠르게 추출하는 것이 중요하지만, 기존 디지털 프로세서는 물리적 한계에 부딪히고 있습니다. 기존 전자 장치는 더 이상 오늘날의 데이터 집약적인 애플리케이션을 따라잡을 만큼 지연 시간을 줄이거나 처리량을 증가시킬 수 없습니다.

더 빠른 컴퓨팅을 위한 빛으로 전환

연구자들은 이제 빛을 해결책으로 고려하고 있습니다. 복잡한 계산을 처리하기 위해 전기 대신 빛을 사용하는 광 컴퓨팅은 속도와 효율을 획기적으로 향상시키는 방법을 제시합니다. 한 가지 유망한 접근법은 광 회절 연산자를 사용하는 것입니다. 이는 빛이 통과할 때 수학적 연산을 수행하는 얇은 판 모양의 구조물입니다. 이러한 시스템은 적은 에너지 사용으로 많은 신호를 동시에 처리할 수 있습니다. 그러나 10GHz 이상의 속도에서 이러한 계산에 필요한 안정적이고 일관된 빛을 유지하는 것은 매우 어려운 것으로 드러났습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 중국 칭화대학교의 홍웨이 첸 교수가 이끄는 연구팀은 광학 특징 추출 엔진(OFE 2) 이라는 획기적인 장치를 개발했습니다. Advanced Photonics Nexus 에 게재된 이 연구는 다양한 실제 응용 분야에 적합한 고속 광학 특징 추출을 수행하는 새로운 방법을 보여줍니다.

OFE 2가 데이터를 준비하고 처리하는 방법

OFE 2 의 핵심 발전은 혁신적인 데이터 준비 모듈입니다. 위상 안정성을 잃지 않으면서 핵심 광 구성 요소에 빠르고 병렬적인 광 신호를 공급하는 것은 이 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 광섬유 기반 시스템은 빛을 분할하고 지연시킬 때 원치 않는 위상 변동을 유발하는 경우가 많습니다. 칭화대 연구팀은 조정 가능한 전력 분배기와 정밀 지연 회선을 갖춘 완전 통합 온칩 시스템을 설계하여 이 문제를 해결했습니다. 이 구성은 직렬 데이터를 여러 개의 동기화된 광 채널로 변환합니다. 또한, 통합 위상 배열을 통해 OFE 2를 다양한 계산 작업에 맞게 쉽게 재구성할 수 있습니다.

준비된 광 신호는 회절 연산자를 통과하여 특징 추출을 수행합니다. 이 과정은 행렬-벡터 곱셈과 유사하며, 광파가 상호 작용하여 특정 출력 지점에 집중된 "밝은 점"을 생성합니다. 입력광의 위상을 미세 조정하면 이러한 점들이 선택된 출력 포트로 향하게 되어 OFE 2가 시간 경과에 따른 입력 데이터의 미묘한 변화를 포착할 수 있습니다.

기록적인 광학 성능

12.5GHz라는 놀라운 속도로 작동하는 OFE 2는 단 250.5피코초 만에 단일 행렬-벡터 곱셈을 달성합니다. 이는 이러한 유형의 광 계산에서 알려진 가장 빠른 결과입니다. 첸은 "이 연구가 실제 응용 분야에서 통합 광 회절 컴퓨팅을 10GHz 이상의 속도로 발전시키는 데 중요한 벤치마크를 제공한다고 확신합니다."라고 말했습니다.

연구팀은 여러 영역에서 OFE 2를 테스트했습니다 . 이미지 처리에서는 시각 데이터에서 에지 특징을 성공적으로 추출하여 "부조 및 조각" 쌍을 이루는 지도를 생성했습니다. 이는 이미지 분류를 개선하고 CT 스캔에서 장기 식별과 같은 작업의 정확도를 높였습니다. OFE 2를 사용하는 시스템은 표준 AI 모델보다 전자 매개변수가 적게 필요하여 광학 전처리가 하이브리드 AI 네트워크를 더욱 빠르고 효율적으로 만들 수 있음을 입증했습니다.

팀은 OFE 2를 디지털 트레이딩에도 적용하여 실시간 시장 데이터를 처리하여 수익성 있는 매수 및 매도 거래를 생성했습니다. 최적화된 전략으로 훈련된 OFE 2는 유입되는 가격 신호를 트레이딩 결정으로 직접 변환하여 일관된 수익을 달성했습니다. 이러한 계산은 빛의 속도로 이루어지기 때문에 트레이더는 거의 지연 없이 투자 기회를 포착할 수 있었습니다.

AI의 미래를 향한 길을 밝히다

이러한 성과는 컴퓨팅 분야의 중대한 변화를 예고합니다. OFE 2 와 같은 기술은 AI 처리의 가장 까다로운 부분을 전력 소모가 큰 전자 칩에서 초고속 광자 시스템으로 이전함으로써 실시간 저에너지 AI의 새로운 시대를 열 수 있습니다. 첸은 "이번 연구에서 제시된 발전은 통합 회절 연산자의 성능을 더욱 향상시켜 이미지 인식, 보조 의료, 디지털 금융과 같은 분야에서 연산 집약적인 서비스를 지원합니다. 데이터 집약적인 연산 요구 사항을 가진 파트너들과 협력하기를 기대합니다."라고 결론지었습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251027224833.htm