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近日，美國賓夕法尼亞大學的研究人員宣布成功開發(fā)出一種強大的新型光學芯片，這種芯片每秒可以處理近20億張圖像，為下一代深度學習系統(tǒng)提供了更快、更節(jié)能的神經網絡。
據介紹，這種芯片由一個集成的端到端光子深度神經網絡(PDNN)組成，不需要像內存這樣會降低傳統(tǒng)計算機芯片速度的組件。其神奇之處就在于，它處理的不是電信號，而是光的形式的信息。它使用光纖或“波導”作為神經元，這些光導線堆疊在多個層中，每個層專注于特定類型的分類。
在測試中，該團隊制作了一塊表面積為0.01平方英寸(9.3平方毫米)的芯片，并用它來分類一組看起來像字母的手寫字符。經過相關數據集的訓練，該芯片對包含兩種字符的圖像集進行分類的準確率達到93.8%，對包含四種字符的圖像集進行分類的準確率達到89.8%。
最令人印象深刻的是，該芯片能夠在0.57納秒內對每個字符進行分類，每秒處理17.5億張圖像。該團隊表示，這一速度優(yōu)勢源于芯片將信息換成光來處理的能力，它也因此比現有的計算機芯片多出了幾個優(yōu)勢?？偨Y來看，這種芯片消除了傳統(tǒng)計算機芯片中的4個主要耗時障礙：光信號到電信號的轉換、將輸入數據轉換為二進制格式、大存儲模塊以及基于時鐘的計算。
首先，這種芯片依賴“傳播計算”(computation-by-propagation)來處理信息，這意味著與基于時鐘的系統(tǒng)不同，它的計算發(fā)生在光通過芯片傳播的時候。其次，這一操作還跳過了將光信號轉換為電信號的步驟，因為其芯片可以直接讀取和處理光信號，這兩方面的變化帶來了一種大幅加速信息處理的技術。
另外，它還具有的一個優(yōu)點是，處理中的信息不再需要存儲，也就說不需要將數據發(fā)送到內存和空間，也不需要內存組件了。因此，它同時節(jié)省了時間和空間，并且會更安全，可以防止任何可能的數據泄露。
研究人員還指出，它可以做的不僅僅是分類圖像。該團隊表示，他們計劃下一步發(fā)力擴大芯片量產的規(guī)模，并調整技術細節(jié)與參數以處理其他類型的數據。他們目前已經了解如何將眾多數據類型進行轉換，比如轉換為電子類型(比如圖像、音頻、語音)、光學類型等等，并且保持高速的處理性能。
浙公網安備 33010602000006號
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