Умножение матриц со скоростью света для повышения кибербезопасности

Прочитано: 461 раз(а)


«Все вещи суть числа», — признавал Пифагор. Сегодня, 25 веков спустя, алгебра и математика повсюду в нашей жизни, видим мы их или нет. Кембрийский взрыв искусственного интеллекта (ИИ) еще больше приблизил числа ко всем нам, поскольку технологическая эволюция позволяет параллельно обрабатывать огромное количество операций.

Постепенно операции между скалярами (числами) были распараллелены в операции между векторами, а затем и в матрицы. Умножение между матрицами в настоящее время считается наиболее затратной по времени и энергии операцией современных вычислительных систем ИИ. Метод, называемый «мозаичным матричным умножением» (TMM), помогает ускорить вычисления за счет разложения матричных операций на более мелкие фрагменты, которые должны быть вычислены одной и той же системой в последовательных временных интервалах. Но современные электронные двигатели ИИ, использующие транзисторы, приближаются к своим собственным пределам и едва ли могут выполнять вычисления на тактовых частотах выше ~2 ГГц.

Убедительные характеристики света — сверхвысокие скорости и значительная экономия энергии и занимаемой площади — предлагают решение. Недавно группа исследователей фотоники исследовательской группы WinPhos, возглавляемая профессором Никосом Плеросом из Университета Аристотеля в Салониках, использовала силу света для разработки компактного кремниевого фотонного компьютерного процессора, способного вычислять ТММ с рекордно высокой тактовой частотой 50 ГГц.

Как сообщается в Advanced Photonics, они используют кремний-германиевые модуляторы электропоглощения и новый нейроморфный архитектурный дизайн, способный кодировать и обрабатывать данные. По словам автора-корреспондента Джорджа Джамуянниса, «эта работа прокладывает путь к разрешению приложений на основе глубокого обучения, требующих вычислений с линейной скоростью», и эта работа обещает внести значительный вклад в кибербезопасность центров обработки данных.

Кибербезопасность центра обработки данных: свет охотится за злом

Несомненно, всплеск ИИ снабдил как добропорядочных, так и недобросовестных пользователей мощными инструментами для ускорения и автоматизации их действий. Поскольку данные, перемещаемые в центрах обработки данных (ЦОД), увеличиваются примерно на 13 процентов из года в год, они стали основной целью для злоумышленников, которые стремятся скомпрометировать конфиденциальные данные , например, финансовые данные , личную информацию и интеллектуальную собственность многих организаций. включая правительственные учреждения, вооруженные силы, больницы и финансовые учреждения. По этой причине кибербезопасность DC необходима для предотвращения доступа злоумышленников к секретной информации.

Действительно, к механизмам обнаружения угроз предъявляются новые требования, связанные с объемом данных, проходящих через огромное количество серверов и коммутаторов в современных ЦОД. Обнаружение угроз в режиме реального времени необходимо: проверка пакетов должна выполняться на сверхвысоких скоростях. Кроме того, необходимо как можно раньше выявлять угрозы на пути следования вредоносных пакетов: каждый узел ЦОД должен быть оснащен мощным набором средств кибербезопасности.

Используя свой сверхбыстрый процессор, исследователи из Университета Аристотеля в Салониках в сотрудничестве с экспертами NVIDIA в области кибербезопасности DC успешно объединили кремниевую фотонику с ИИ, чтобы создать основу для успешного и быстрого выявления одного из наиболее распространенных типов атак DC. а именно распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) на серверах NVIDIA с линейной скоростью. Благодаря этой новой вычислительной схеме число DC-атак вскоре может увеличиться — по крайней мере, на данный момент.

Умножение матриц со скоростью света для повышения кибербезопасности



Новости партнеров