Ученые из научной кооперации НЦФМ создали образец аналогового фотонного процессора с производительностью, близкой к рекордной
en

Ученые из научной кооперации НЦФМ создали образец аналогового фотонного процессора с производительностью, близкой к рекордной

Такая вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров

Ученые из научной кооперации НЦФМ создали образец аналогового фотонного процессора с производительностью, близкой к рекордной

Такая вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров

Пресс-релиз

Специалисты Самарского университета им. Королева создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ), реализуемой при поддержке Госкорпорации «Росатом». Процессор работает на основе новой, фотонной компонентной базы, в которой информация передается частицами света (фотонами), а не электронами, как в привычных вычислителях.

Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объемных видеопотоках. Он достиг скорости обработки информации 5,3 × 1015 бит в секунду в серии экспериментов по распознаванию рукописных цифр из международной объемной базы данных MNIST с точностью более 90%. Российские ученые ожидают в ближайшие годы увеличить производительность аналогового фотонного процессора на два порядка.

Образец фотонного процессора был создан в интересах реализации к 2030 году в НЦФМ фотонной вычислительной машины класса мегасайенс. По проекту, производительность машины будет рекордной и достигнет 1021 операций в секунду. Такая установка класса мегасайенс позволит решать прикладные задачи по обработке больших массивов данных и получать фундаментальные результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

«Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объему массивы информации. Надежность распознавания в ходе первых экспериментов на демонстрационном образце составила 93,75%. В 2024 году планируется собрать и испытать экспериментальный образец системы в достаточно компактном корпусе размером с небольшой системный блок компьютера. Точность и надежность распознавания у экспериментального образца должна вырасти за счет подбора компонентов с улучшенными характеристиками. Опытный образец установки, планируется, будет готов в 2025 году», — рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королева, ученый НЦФМ доктор физико-математических наук Роман Скиданов.

Справка

Национальный центр физики и математики (НЦФМ) является флагманским проектом Десятилетия науки и технологий. В Сарове (Нижегородская обл.), на территории НЦФМ возводится комплекс из научно-исследовательских корпусов, передовых лабораторий и установок класса «миди-сайенс» и «мегасайенс» с целью получения новых научных результатов мирового уровня, подготовки ученых высшей квалификации, воспитания новых научно-технологических лидеров, укрепления кадрового потенциала предприятий Госкорпорации «Росатом» и ключевых научных организаций России.

Образовательной частью Национального центра стал филиал Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова — МГУ Саров. Учредители НЦФМ — Госкорпорация «Росатом», МГУ им. М. В. Ломоносова, Российская академия наук, Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, РФЯЦ — ВНИИЭФ, НИЦ «Курчатовский институт» и ОИЯИ.

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева (Самарский университет) — один из ведущих вузов России. В 2015 году он объединил коллективы аэрокосмического (СГАУ) и классического (СамГУ) университетов, став преемником их достижений и традиций. Научно-образовательная деятельность университета охватывает аэрокосмические технологии, двигателестроение, современные методы обработки информации, а также фундаментальные технические, естественные и гуманитарные отрасли знания. С момента основания в 1942 году Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева подготовил для российской аэрокосмической промышленности более 65 тысяч сотрудников. Специалисты с дипломами Самарского университета сегодня работают практически во всех ведущих авиационных и ракетно-космических центрах России и мира.

Перед российской промышленностью стоит цель в кратчайшие сроки обеспечить технологический суверенитет и переход на новейшие технологии. Государство и крупные отечественные компании направляют ресурсы на ускоренное развитие отечественной исследовательской, инфраструктурной, научно-технологической базы. Внедрение инноваций и нового высокотехнологичного оборудования позволяет предприятиям занимать новые ниши на рынке, повышая конкурентоспособность российской промышленности.

Текст
Фото

Читайте также:

Выступление Президента Турецкой Республики Реджепа Тайипа Эрдогана на церемонии по случаю завоза ядерного топлива на АЭС «Аккую» (Турция)
Выступление Президента Турецкой Республики Реджепа Тайипа Эрдогана на церемонии по случаю завоза ядерного топлива на АЭС «Аккую» (Турция)
Пресс-релиз
Завершен монтаж четвертого яруса защитной оболочки на блоке №2 АЭС «Аккую» (Турция)
Завершен монтаж четвертого яруса защитной оболочки на блоке №2 АЭС «Аккую» (Турция)
Пресс-релиз
Росатом примет участие в реализации проекта «Бережливое ускоренное развитие» в Тульской области
Росатом примет участие в реализации проекта «Бережливое ускоренное развитие» в Тульской области
Пресс-релиз
На стройплощадку Курской АЭС-2 доставлена первая партия имитаторов тепловыделяющих сборок (ИТВС)
На стройплощадку Курской АЭС-2 доставлена первая партия имитаторов тепловыделяющих сборок (ИТВС)
Пресс-релиз