100x lebih cepat: memori bertenaga cahaya yang merevolusi komputasi
Era baru dalam komputasi muncul ketika para peneliti mengatasi keterbatasan hukum Moore melalui fotonik.
Pendekatan mutakhir ini meningkatkan kecepatan pemrosesan dan memangkas penggunaan energi, berpotensi merevolusi AI dan Pembelajaran Mesin aplikasi.
Photonics: Potensial game-changer
Selama beberapa dekade, sirkuit komputer dan smartphone terus menjadi lebih kecil dan lebih kuat, mengikuti tren yang dikenal sebagai Hukum Moore. Namun, era kemajuan yang konsisten ini mendekati akhir karena batas fisik, seperti jumlah maksimum transistor yang dapat muat pada chip dan panas yang dihasilkan oleh komponen yang padat. Akibatnya, laju peningkatan kinerja melambat, bahkan ketika permintaan akan daya komputasi terus tumbuh dengan teknologi intensif data seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan solusi inovatif. Salah satu pendekatan yang menjanjikan terletak pada fotonik, yang menggunakan cahaya alih -alih listrik untuk memproses informasi. Photonics menawarkan keunggulan yang signifikan, termasuk konsumsi energi yang lebih rendah dan transmisi data yang lebih cepat dengan pengurangan latensi.
Salah satu pendekatan yang paling menjanjikan adalah komputasi dalam memori, yang membutuhkan penggunaan ingatan fotonik. Melewati sinyal cahaya melalui ingatan ini memungkinkan untuk melakukan operasi hampir secara instan. Tetapi solusi yang diusulkan untuk menciptakan ingatan semacam itu telah menghadapi tantangan seperti kecepatan switching rendah dan program yang terbatas.
Terobosan dalam teknologi fotonik
Sekarang, tim peneliti internasional telah mengembangkan platform fotonik yang inovatif untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Temuan mereka diterbitkan di jurnal Fotonik Alam.
Bekerja dengan UC Santa Barbara Profesor Teknik Listrik dan Komputer (ECE) John Bowers dan Associate Professor Galan Moody, ilmuwan proyek Paolo Pintus, asisten profesor di University of Cagliari, mengoordinasikan proyek dengan University of Pittsburgh Nathan Youngblood, Institute of Science Tokyo Profesor Yuya Shoji, dan Mario Dumont, yang menerima gelar Ph.D. di Lab Bowers.
Kenangan fotonik berkecepatan tinggi dan efisien
Para peneliti menggunakan bahan magneto-optik, Yttrium Iron Garnet (YIG) yang tersubstitusi secara cerium, sifat optik yang secara dinamis berubah dalam menanggapi medan magnet eksternal. Dengan menggunakan magnet kecil untuk menyimpan data dan mengontrol penyebaran cahaya di dalam materi, mereka memelopori kelas baru dari kenangan magneto-optik. Platform inovatif memanfaatkan cahaya untuk melakukan perhitungan pada kecepatan yang jauh lebih tinggi dan dengan efisiensi yang jauh lebih besar daripada yang dapat dicapai dengan menggunakan elektronik tradisional.
Jenis memori baru ini memiliki kecepatan switching 100 kali lebih cepat daripada teknologi terintegrasi fotonik canggih. Mereka mengkonsumsi sekitar sepersepuluh kekuatan, dan mereka dapat diprogram ulang beberapa kali untuk melakukan tugas yang berbeda. Sementara ingatan optik mutakhir saat ini memiliki umur yang terbatas dan dapat ditulis hingga 1.000 kali, tim menunjukkan bahwa ingatan magneto-optik dapat ditulis ulang lebih dari 2,3 miliar kali, menyamakan hidup yang berpotensi tanpa batas.
Merevolusi komputasi dengan cahaya
“Bahan magneto-optik yang unik ini memungkinkan untuk menggunakan medan magnet eksternal untuk mengontrol perambatan cahaya melalui mereka,” kata Pintus. “Dalam proyek ini, kami menggunakan arus listrik untuk memprogram mikro-magnet dan menyimpan data. Magnet mengontrol perambatan cahaya di dalam material CE: YIG, memungkinkan kita untuk melakukan operasi yang kompleks, seperti perkalian matriks-vektor, yang terletak pada inti dari setiap jaringan saraf. “
Para penulis percaya bahwa temuan ini dapat menandai awal revolusi dalam komputasi optik, membuka jalan bagi aplikasi praktis dalam waktu dekat.
Referensi: “Magneto-optik non-reciprocal terintegrasi dengan daya tahan ultra-tinggi untuk komputasi dalam memori fotonik” oleh Paolo Pintus, Mario Dumont, Vivswan Shah, Toshiya Murai, Yuya Shoji, Duanni Huang, Galan Moody, John E. Bowers dan Nathan Youngblood, 23 Oktober 2024, Fotonik Alam.
Doi: 10.1038/s41566-024-01549-1
