Спецпроекты

Цифровизация Электроника Импортонезависимость

В России создают электронно-фотонный компьютер с небывалой скоростью обработки информации

Национальный центр физики и математики работает над созданием гибридной электронно-фотонной вычислительной системы со скоростью обработки информации, превышающей достигнутый в мире уровень. Существующие фотонные вычислительные системы уже способны ускорить решение задач в сто-тысячу раз по сравнению с современными ЭВМ на графических ускорителях.

Гибридная система

Ученые из кооперации Национального центра физики и математики (НЦФМ) в ближайшие два года создадут рабочий прототип гибридной электронно-фотонной вычислительной системы, сообщил ТАСС научный руководитель НЦФМ, академик Российской академии наук Александр Сергеев.

Система вычислений, сочетающая электронику и фотонику, предназначена для сверхбыстрой обработки данных с применением нейросетевых методов на основе оптических искусственных нейронных сетей, сказал Сергеев.

«Фактически, это будет компьютер, сопроцессоры которого проводят вычисления со скоростью света. Мы планируем в ближайшие два года создать рабочий прототип устройства со скоростью обработки информации более 10 в 19-й степени операций в секунду, заметно превышающей текущий мировой уровень», — заявил он.

В НЦФМ работаю над созданием электронно-фотонного компьютера со скоростью обработки информации больше 10 в 19-й степени операций в секунду

Над проектом работает кооперация ученых, включающая Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики и Самарский государственный университет.

НЦФМ создан в 2021 г. по поручению Президента России в городе Сарове (Нижегородская область), указано на его сайте. Научно-исследовательский центр, специализируется на получении принципиально новых знаний в области новой физики, передовой математики и информационных технологий. Научную кооперацию НЦФМ составляют свыше 55 институтов РАН, научных центров, вузов и высокотехнологичных компаний.

Сверхскоростные вычисления

Ведущими международными компании разрабатывают специализированные фотонные вычислительные системы, которые, по словам Сергеева, уже способные ускорить решение задач в сто-тысячу раз по сравнению с современными электронными вычислительными машинами с универсальными процессорами и графическими ускорителями.

В рамках научной программы НЦФМ, рассказал ученый, в России создаются научные установки мирового уровня («мегасайенс») и среди них — фотонная вычислительная машина с высокой производительностью.

По этому направлению в Институте физики полупроводников (ИФП) СО РАН в Новосибирске созданы отечественные инновационные экраны для высокопроизводительного фотонного процессора, которые являются «сердцем фотонной машины». Экраны размером тысяча на тысячу пикселей изготовлены путем использования жидких кристаллов. Они используют частицы света для распознавания объектов со скоростью обработки информации.

Оптическая обработка информации

Кроме быстродействия и широкого спектрального диапазона, аналоговые оптические вычислительные системы обладают полной защищенностью от электромагнитных помех, возможность параллельной обработки данных и потребляют мало энергии.

Из-за этих преимуществ развитие систем оптической обработки информации активно развивалось в 80-е годы прошлого века после того, как в 1958 г. были предложены первые системы. Затем применение подобных устройств практически сошло на нет из-за их громоздкости и в связи с развитием цифровой техники. Последние годы эта сфера исследований становится снова актуальной в различных странах мира благодаря появлению новых материалов и созданию компактной оптики с особой структурой.

В августе 2024 г. ученые Самарского университета им. Королева, например, сообщили о готовности экспериментального образца фотонного вычислителя, обрабатывающего видео в сотни раз быстрее нейросетей на полупроводниковых компьютерах. Оптическая нейросеть на основе фотонного вычислителя сможет в режиме реального времени анализировать поступающий в систему видеопоток и практически мгновенно распознавать и находить в нем заданные к поиску объекты и изображения.

Анна Любавина

Короткая ссылка