광학 신경망으로 트랜스포머 모델을 실행하면 어떻게 될까요?
딥 러닝 모델의 급속한 확장은 이 분야의 발전에 크게 기여하고 있으며, 컴퓨팅 리소스, 속도 및 대규모 실행 가능성에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다. 최근 Cornell의 연구원들은 매우 많은 수의 파라미터로 확장할 때 탁월한 성능을 발휘하는 Transformer 아키텍처에 대해 논의하면서 딥 러닝 컴퓨팅에 대한 수요가 크게 증가하고 있음을 강조했습니다. 이러한 대규모 트랜스포머는 그 효율성으로 인해 다양한 애플리케이션에서 수요가 높지만, 디지털 하드웨어의 제한된 에너지 효율성으로 인해 고급 딥 러닝 모델에 필요한 부동 소수점 연산이 계속 증가하는 속도를 따라잡을 수 없다는 점에서 상당한 과제를 안고 있습니다. 이러한 트랜스포머는 자연어 처리에서의 성공 외에도 컴퓨터 비전, 그래프 처리, 멀티모달 환경과 같은 분야에서도 괄목할 만한 성과를 거두고 있습니다.
연구원들은 전이 학습에 능숙하여 추가 교육 없이도 다양한 작업에 지식을 신속하게 적용할 수 있습니다. 이러한 능력은 효율적이고 빠른 추론이 가능한 특수 하드웨어 가속기 개발의 핵심 요소입니다. 딥 러닝 분야에서는 이미 그래픽 처리 장치(GPU), 모바일 가속기 칩, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 대규모 인공 지능 전용 가속기 시스템 등 디지털 전자기기의 광범위한 발전이 이루어지고 있습니다. 또한 광학 신경망은 기존의 디지털 컴퓨터 기반 신경망 구현에 대한 대안으로 제안되어 효율성 향상 및 지연 시간 단축과 같은 이점을 제공합니다. 또한 아날로그 컴퓨팅에 대한 관심도 상당합니다.
아날로그 시스템은 노이즈와 오류로 인해 어려움을 겪을 수 있지만, 광학 방식을 사용하면 훨씬 적은 비용으로 신경망 연산을 수행할 수 있습니다. 이러한 연산의 주요 비용은 일반적으로 가중치와 데이터를 로드하는 데 필요한 전기 오버헤드이며, 이는 많은 선형 연산을 통해 상각됩니다. 따라서 트랜스포머와 같은 대규모 모델의 잠재적 가속화는 매우 유망합니다. 에너지 효율성 측면에서 이론적 연구에 따르면 광학 시스템이 디지털 시스템보다 MAC당 점근적으로 더 효율적이라는 사실이 밝혀졌습니다. 이를 더 자세히 살펴보기 위해 저자는 공간 광 변조기 기반 실험 설정에 실제 트랜스포머를 로드하는 데모를 제시하고, 얻은 결과를 바탕으로 전체 트랜스포머를 광학적으로 실행하는 시뮬레이션을 수행합니다.이를 통해 시스템적 불확실성, 불완전성, 무작위 변동에 따른 가중치 및 입력 데이터를 활용한 실험을 통해 트랜스포머 모델의 작동 가능성을
설명하는 것을 목표로 하며, 트랜스포머 모델은 본질적으로 아날로그임에도 불구하고 계속해서 우수한 성능을 발휘하는 것으로 밝혀졌습니다. 주목할 만한 성과에 대한 종합적인 개요는 다음과 같습니다:
연구진은 계산 성능과 에너지 소비 측면에서 광 트랜스포머의 확장성을 평가하기 위한 지침을 공식화했습니다. 실험을 통해 광변환기가 오류와 노이즈가 존재하는 경우에도 실제 광학 하드웨어를 사용하여 선형 연산을 효과적으로 수행할 수 있음을 입증했습니다.
시뮬레이션 및 테스트 설계를 기반으로 ONN 가속기의 전체 에너지 소비량을 예측했습니다.
광학 장치의 에너지 소비량은 최첨단 프로세서에 비해 몇 배나 낮은 것으로 확인되었습니다.
이 연구진은 시뮬레이션과 테스트에서 특정 장치를 예시로 활용했지만, 현재 강조하는 범위는 더 광범위합니다. 이들의 목표는 광 에너지 확장성과 노이즈 사이의 관계, 그리고 이것이 트랜스포머 아키텍처 및 작동에 미치는 영향을 조사하는 것입니다. 따라서 연구 결과의 대부분은 사용된 특정 하드웨어뿐만 아니라 다른 선형 광학 프로세서에도 적용할 수 있습니다.
논문 를 확인하십시오. 이 연구에 대한 모든 크레딧은 이 프로젝트의 연구진에게 있습니다. 또한 최신 AI 연구 뉴스, 멋진 AI 프로젝트 등을 공유하는 14k+ ML 서브 레딧, Discord 채널, 이메일 뉴스레터에 가입하는 것을 잊지 마세요.
*트랜스포머 모델을 광학 신경망으로 실행하면 어떻게 될까요? * 광학 신경망은 전자 칩보다 훨씬 더 에너지 효율적일 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 트랜스포머 모델을 실행하는 데 얼마나 적합할까요? pic.twitter.com/jedMrtaQNV
- 피터 맥마흔 (@peterlmcmahon) 2023년 2월 22일
스토리버드.ai와 관련하여 여러분과 공유할 흥미로운 소식이 있습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 이제 사용자가 주어진 프롬프트를 사용하여 일러스트레이션 내러티브를 만들 수 있는 놀라운 기능을 제공합니다. 이 최첨단 도구를 살펴보고 싶으시다면 아래 링크를 방문해 주세요. 이 정보는 StoryBird.ai의 후원으로 제공되었음을 알려드립니다.