빛을 이용한 논리: 회절 주조 소개, 광학 기반 병렬 컴퓨팅

인공 지능과 같은 점점 더 복잡한 애플리케이션은 실행하기 위해 더욱 강력하고 전력 소모가 많은 컴퓨터를 필요로 합니다. 광 컴퓨팅은 속도와 전력 효율성을 높이기 위한 제안된 솔루션이지만 제약과 단점으로 인해 아직 실현되지 않았습니다. 회절 주조라고 하는 새로운 설계 아키텍처는 이러한 단점을 해결하고자 합니다. 이는 광 컴퓨팅 분야에 몇 가지 개념을 도입하여 차세대 컴퓨팅 장치에서 구현하기에 더 매력적으로 만들 수 있습니다.

주머니에 있는 스마트폰이든 책상 위에 있는 노트북이든, 모든 현재 컴퓨터 기기는 전자 기술을 기반으로 합니다. 하지만 여기에는 몇 가지 고유한 단점이 있습니다. 특히 성능이 향상됨에 따라 필연적으로 많은 열을 발생시키고, 제조 기술이 이론적으로 가능한 근본적인 한계에 접근하고 있다는 사실은 말할 것도 없습니다. 결과적으로 연구자들은 이러한 문제를 해결하고 이상적으로는 새로운 기능이나 특징도 제공할 수 있는 대체적인 계산 수행 방법을 모색합니다.

한 가지 가능성은 수십 년 동안 존재했지만 아직 돌파구를 찾지 못하고 상업적으로 실행 가능하지 않은 아이디어에 있습니다. 바로 광 컴퓨팅입니다. 기본적으로 광 컴퓨팅은 빛파의 속도와 열을 발생시키지 않고 다양한 광학 재료와 복잡한 방식으로 상호 작용하는 능력을 활용합니다. 여기에 광범위한 빛파가 서로 영향을 미치지 않고 동시에 재료를 통과할 수 있다는 사실을 추가하면 이론적으로 대량 병렬, 고속 및 전력 효율적인 컴퓨터를 생산할 수 있습니다.

"1980년대에 일본의 연구자들은 간단한 논리 연산을 수행할 수 있는 섀도우 캐스팅이라는 광학 컴퓨팅 방법을 탐구했습니다. 하지만 그 구현은 비교적 부피가 큰 기하학적 광학 형태를 기반으로 했으며, 아마도 초기 디지털 컴퓨터에서 사용된 진공관과 유사했을 것입니다. 원리는 작동했지만, 유용한 것을 만드는 데 유연성과 통합의 용이성이 부족했습니다." 도쿄 대학의 정보 광자학 연구실의 호리사키 료이치 조교수가 말했습니다. "섀도우 캐스팅을 개선한 회절 캐스팅이라는 광학 컴퓨팅 방식을 소개합니다. 섀도우 캐스팅은 서로 다른 기하학적 구조와 상호 작용하는 광선을 기반으로 하는 반면, 회절 캐스팅은 광파 자체의 속성을 기반으로 하며, 이는 보편적인 컴퓨터에 필요한 방식으로 확장 가능한 공간 효율적이고 기능적으로 유연한 광학 요소를 제공합니다. 우리는 스마트폰 화면의 아이콘보다 작은 16x16픽셀 흑백 이미지를 입력으로 사용하여 매우 긍정적인 결과를 얻은 수치 시뮬레이션을 실행했습니다."

호리사키와 그의 팀은 모든 광학 시스템을 제안합니다. 즉, 최종 출력을 전자 및 디지털로만 변환하는 시스템입니다. 그 단계 이전에는 시스템의 모든 단계가 광학적입니다. 그들의 아이디어는 이미지를 데이터 소스로 사용하는 것입니다. 이는 자연스럽게 이 시스템이 이미지 처리에 사용될 수 있음을 시사하지만, 특히 머신 러닝 시스템에서 사용되는 다른 종류의 데이터도 그래픽으로 표현할 수 있습니다. 그리고 그 소스 이미지를 논리 연산의 단계를 나타내는 일련의 다른 이미지와 결합합니다. 이를 Adobe Photoshop과 같은 이미지 편집 애플리케이션의 레이어와 유사하다고 생각해 보세요. 입력 레이어(소스 이미지)가 있고, 그 위에 레이어를 배치하여 아래 레이어의 무언가를 가리거나 조작하거나 전송할 수 있습니다. 출력(위쪽 레이어)은 본질적으로 이러한 레이어의 조합으로 처리됩니다. 이 경우 이러한 레이어는 빛을 통과시켜 센서에 이미지를 투사(따라서 회절 투사의 "투사")하고, 이는 저장 또는 사용자에게 제공하기 위한 디지털 데이터가 됩니다.

"회절 주조는 이 원리를 기반으로 하는 가상 컴퓨터의 한 구성 요소일 뿐이며, 기존 시스템을 완전히 대체하는 것이 아니라 추가 구성 요소로 생각하는 것이 가장 좋을 수 있습니다. 그래픽 처리 장치가 그래픽, 게임 및 머신 러닝 워크로드를 위한 특수 구성 요소인 방식과 유사합니다." 수석 저자인 료스케 마시코가 말했습니다. "상업적으로 출시되기까지 약 10년이 걸릴 것으로 예상합니다. 실제 작업에 기반을 두고 있지만 아직 구축되지 않은 물리적 구현에 많은 작업이 필요하기 때문입니다. 현재로서는 많은 정보 처리의 핵심인 16가지 기본 논리 연산을 수행하는 데 회절 주조의 유용성을 입증할 수 있지만, 기존을 넘어서는 또 다른 컴퓨팅 분야, 즉 양자 컴퓨팅으로 시스템을 확장할 수 있는 여지도 있습니다. 시간이 지나면 알게 될 것입니다."

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241003123402.htm