MIT开发全集成光子处理器 实现超高速、高能效AI计算

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　　如今，深度神经网络模型的规模和复杂性与日俱增，在为高强度机器学习应用提供强大支持的同时也使传统电子计算硬件的性能面临挑战。相较之下，光子硬件通过光进行机器学习计算，比传统计算方案更快、更节能。然而，由于某些类型的神经网络计算无法通过光子设备完成，目前仍需要借助芯片外的电子元件或其他方法，导致其速度和能效受限。经过十多年的研究，麻省理工学院（MIT）及其他机构的科学家成功突破了这一瓶颈，研发出一款全新的光子芯片，这是一种完全集成的光子处理器，能够在芯片上通过光学方式完成深度神经网络的所有关键计算。该光学设备在执行机器学习分类任务时，用时不到半纳秒，准确率超过92%，性能媲美传统硬件。此外，该芯片由多个互联模块组成，形成了一个光学神经网络，并通过商业代工制造，有助于技术的规模化推广和电子设备的整合。从长远来看，这款光子处理器有望为激光雷达、天文与粒子物理领域的科学研究，以及高速通信等高计算需求的应用带来更快速、更高效的深度学习能