Os computadores que utilizamos no dia a dia, baseados em arquiteturas eletrônicas tradicionais e processadores convencionais, como as CPUs, não são muito eficientes em termos de paralelismo — a capacidade de realizar várias tarefas simultaneamente.
Por exemplo, o herói discreto por trás das experiências multimídia, que exigem elevado paralelismo, é a unidade de processamento gráfico (GPU). Sua arquitetura permite executar diversos cálculos ao mesmo tempo, garantindo a renderização de imagens e vídeos com alta qualidade.
Nos últimos dez anos, a busca por maior paralelismo nos processadores tradicionais tem recebido o suporte da computação óptica, que substitui a eletricidade pela luz para operar seus processadores fotônicos.
“Ser capaz de processar mais dados em cada ciclo de clock possibilita a execução de algoritmos de forma mais rápida e eficiente em termos energéticos”, explica o professor Bowei Dong, do Instituto de Microeletrônica A*STAR, em Cingapura.
Essa eficiência é alcançada com o auxílio de aceleradores baseados em hardware, arquiteturas projetadas para lidar com múltiplos fluxos de dados simultâneos. Essas tecnologias são cada vez mais cruciais para atender às crescentes demandas de sistemas complexos, como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial.
Embora a ideia de integrar camadas fotônicas às CPUs e GPUs não seja nova, a equipe do professor Dong apresentou uma inovação: a adição de uma camada extra aos processadores fotônicos, tornando-os 100 vezes mais rápidos do que o desempenho anteriormente previsto.
Acelerador Fotônico
A proposta da equipe é simples: adicionar uma dimensão extra ao processamento de dados, ampliando significativamente as capacidades de processamento paralelo.
Os processadores fotônicos utilizam múltiplos canais para gerenciar diversos fluxos de dados simultaneamente em um único chip. Eles tiram proveito das diferentes cores da luz e de várias fibras ópticas, ou guias de onda, integrados em um núcleo tensor fotônico especializado no processamento de dados.
Os núcleos tensor são unidades de processamento projetadas para acelerar cálculos matemáticos essenciais para algoritmos de aprendizado de máquina, como multiplicação de matrizes, convoluções e outras operações lineares fundamentais para o funcionamento das redes neurais artificiais.
A grande vantagem é que, nesse contexto, a luz supera a eletricidade. “O acesso a múltiplos graus de liberdade é o que permite à fotônica alcançar um paralelismo muito maior do que a eletrônica”, explicou Dong.
Canal Adicional de RF
A partir da arquitetura fotônica, a equipe introduziu um canal adicional de dados utilizando ondas de rádio (RF), ampliando a capacidade do núcleo tensor fotônico para processar ainda mais informações simultaneamente.
Para demonstrar as vantagens dessa abordagem, os pesquisadores adicionaram multiplexação de radiofrequência a um processador fotônico e o testaram em monitoramento de eventos em tempo real — especificamente, a atividade cardíaca humana.
Analisando dados de eletrocardiogramas clínicos de 100 pacientes, o novo processador manipulou as informações com um paralelismo 100 vezes superior aos métodos atuais. Além de ser uma prova de conceito, o sistema aplicou um modelo de aprendizado de máquina aos dados e conseguiu identificar pacientes em risco de morte súbita com uma precisão de 93,5%.
Esse avanço traz benefícios imediatos, que vão além do monitoramento aprimorado de pacientes em tempo real. Ele também amplia a capacidade de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e da computação de borda, que processa dados localmente, oferecendo respostas mais rápidas em comparação com o envio de dados para a nuvem.
Agora, a equipe planeja desenvolver ainda mais esse esquema promissor, explorando novas formas de codificar informações em canais adicionais de luz. “Além disso, exploraremos uma integração eletrônica-fotônica inovadora para melhorar o desempenho de cada canal de computação,” afirmou Dong.
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