텐서 연산은 많은 현대 기술, 특히 인공 지능을 지원하는 고급 수학의 한 형태입니다. 이러한 작업은 대부분의 사람들이 접하는 단순한 계산 그 이상입니다. 이를 묘사하는 유용한 방법은 레이어를 회전하고, 자르고, 재배열하여 루빅스 큐브를 여러 차원에서 동시에 조작하는 것을 상상하는 것입니다. 인간과 전통적인 컴퓨터는 이러한 작업을 순서대로 나누어야 하지만 빛은 모든 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.
오늘날 텐서 연산은 이미지 처리, 언어 이해 및 기타 수많은 작업과 관련된 AI 시스템에 필수적입니다. 데이터 양이 계속해서 증가함에 따라 GPU와 같은 기존 디지털 하드웨어는 속도, 에너지 사용 및 확장성 측면에서 점점 더 큰 부담을 안고 있습니다.
연구원들은 빛을 이용한 싱글샷 텐서 컴퓨팅을 시연합니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 알토 대학교 전자 및 나노공학과 포토닉스 그룹의 Yufeng Zhang 박사가 이끄는 국제 팀은 근본적으로 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 그들의 방법을 사용하면 광학 시스템을 통한 빛의 단일 이동 내에서 복잡한 텐서 계산을 완료할 수 있습니다. 싱글샷 텐서 컴퓨팅으로 설명되는 이 프로세스는 빛의 속도로 작동합니다.
“우리의 방법은 컨볼루션 및 주의 레이어와 같이 오늘날의 GPU가 처리하는 것과 동일한 종류의 작업을 수행하지만 모든 작업을 빛의 속도로 수행합니다”라고 Zhang 박사는 말합니다. “전자 회로에 의존하는 대신 우리는 빛의 물리적 특성을 사용하여 많은 계산을 동시에 수행합니다.”
고속 계산을 위해 정보를 빛으로 인코딩
연구팀은 광파의 진폭과 위상에 디지털 정보를 삽입하고 수치 데이터를 광학장 내 물리적 변화로 변환함으로써 이를 달성했습니다. 이러한 광파가 상호 작용하면서 딥 러닝의 기초가 되는 행렬 및 텐서 곱셈과 같은 수학적 절차를 자동으로 수행합니다. 연구진은 여러 파장의 빛을 사용하여 기술을 확장하여 훨씬 더 복잡하고 고차원적인 텐서 작업을 지원했습니다.
Zhang은 “당신이 다양한 기능을 갖춘 여러 대의 기계를 통해 모든 소포를 검사한 다음 올바른 상자에 분류해야 하는 세관원이라고 상상해 보십시오.”라고 말합니다. “일반적으로 각 소포를 하나씩 처리합니다. 우리의 광학 컴퓨팅 방법은 모든 소포와 모든 기계를 함께 병합합니다. 우리는 각 입력을 올바른 출력에 연결하는 여러 개의 ‘광학 후크’를 만듭니다. 단 한 번의 작업, 한 번의 빛 통과로 모든 검사와 분류가 즉시 병렬로 이루어집니다.”
폭넓은 호환성을 갖춘 수동형 광학 처리
이 방법의 가장 눈에 띄는 이점 중 하나는 개입이 거의 필요하지 않다는 것입니다. 빛이 이동하면서 필요한 작업이 자체적으로 발생하므로 계산 중에 시스템에 활성 제어나 전자 전환이 필요하지 않습니다.
“이 접근 방식은 거의 모든 광학 플랫폼에서 구현될 수 있습니다”라고 Aalto University의 Photonics Group 리더인 Zhipei Sun 교수는 말합니다. “미래에는 이 계산 프레임워크를 광자 칩에 직접 통합하여 조명 기반 프로세서가 극도로 낮은 전력 소비로 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있도록 할 계획입니다.”
미래의 조명 기반 AI 하드웨어를 향한 길
Zhang은 궁극적인 목표는 주요 기술 회사에서 사용하는 기존 하드웨어 및 플랫폼에 이 기술을 적용하는 것이라고 지적합니다. 그는 이 방법이 3~5년 내에 그러한 시스템에 통합될 수 있을 것으로 추정합니다.
“이것은 다양한 분야에서 복잡한 AI 작업을 크게 가속화하는 차세대 광학 컴퓨팅 시스템을 만들 것입니다.”라고 그는 결론지었습니다.
이 연구는 자연광학 2025년 11월 14일.
출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251115095923.htm
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