发布日期：2024-12-20 04:14 点击次数：113
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开端：内容编译自phys，谢谢。
目下最暴虐的机器学习应用所经受的深度神经网罗模子已经变得如斯强大和复杂，粉碎了传统电子探讨打算硬件的极限。
子硬件不错欺诈光进行机器学习探讨打算，是一种速率更快、更节能的替代决议。关联词，有些类型的神经网罗探讨打算光子确立无法践诺，需要使用片外电子确立或其他会影响速率和恶果的技艺。
经过十年的盘问，麻省理工学院等机构的科学家设备出了一种新式光子芯片，不错克服这些遏制。他们展示了一种整个集成的光子处理器，不错在芯片上以光学方法践诺深度神经网罗的所关联键探讨打算。
该盘问发表在《当然光子学》杂志上。
该光学确立或者在不到半纳秒的时期内完成机器学习分类任务的关节探讨打算，同期已矣提高 92% 的准确率，其性能与传统硬件相等。
该芯片由酿成光学神经网罗的互连模块构成，经受营业代工工艺制造，可已矣该技艺的彭胀并将其集成到电子居品中。
从长久来看，光子处理器不错已矣更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天文体和粒子物理学的科学盘问或高速电信等探讨打算条目高的应用。
“在很厚情况下，蹙迫的不单是是模子的理解何如，还有你能多快获取谜底。现在咱们有了一个端到端系统，不错在纳秒的时期法式上运行光学神经网罗，咱们不错运转在更高的档次上念念考应用体式和算法，”电子盘问实验室 (RLE) 量子光子学和东谈主工智能组的客座科学家、NTT Research, Inc. 的博士后 Saumil Bandyopadhyay 说谈，他是新芯片论文的主要作家。
与 Bandyopadhyay 一齐参与撰写论文的还有 Alexander Sludds 博士、资深作家、电气工程与探讨打算机科学系教学、量子光子学与东谈主工智能组及 RLE 首席盘问员 Dirk Englund 等东谈主。
欺诈光进行机器学习
深度神经网罗由好多互相说合的节点层或神经元构成，这些节点层或神经元对输入数据进行操作以产生输出。深度神经网罗中的一个关节操作是使用线性代数进行矩阵乘法，这会在数据从一层传递到另一层时对其进行调养。
但除了这些线性运算除外，深度神经网罗还践诺非线性运算，匡助模子学习更复杂的模式。非线性运算（如激活函数）使深度神经网罗或者惩处复杂问题。
2017 年，Englund 团队与 Marin Soljačić（塞西尔和艾达格林物理学教学）实验室的盘问东谈主员互助，在单个光子芯片上展示了一种光学神经网罗，不错用光进行矩阵乘法。
但其时该确立无法在芯片上进行非线性运算，必须将光学数据调养成电信号，再送到数字处理器进行非线性运算。
“光学中的非线性相等具有挑战性，AG百家乐下载因为光子之间并谢绝易互相作用。这使得触发光学非线性相等耗电，因此构建一个可彭胀的系统变得具有挑战性，”Bandyopadhyay 诠释谈。
他们通过联想一种称为非线性光学功能单位（NOFU）实在立克服了这一挑战，该确立连结电子学和光学技艺在芯片上已矣非线性操作。
盘问东谈主员欺诈三层践诺线性和非线性运算实在立，在光子芯片上构建了光学深度神经网罗。
全面集成的网罗
领先，他们的系统将深度神经网罗的参数编码为光。然后，2017 年论文中演示的可编程分束器阵列对这些输入践诺矩阵乘法。
随后，数据传送至可编程 NOFU，后者通过将少许明后吸入光电二极管（光电二极管将光信号调养为电流）来已矣非线性功能。这照旧由无需外部放大器，况且破钞的能量极少。
“咱们长久处于光学范围，直到临了咱们想要读出谜底。这使咱们或者已矣超低延伸，”Bandyopadhyay 说谈。
已矣如斯低的延伸使他们或者有用地在芯片上考试深度神经网罗，这照旧由称为原位考试，频频会破钞数字硬件中的无数动力。
他说：“这关于在域内处理光信号的系统（如导航或电信）尤其有用，况且关于想要及时学习的系统也很有用。”
该光子系统在考试测试中已矣了提高 96% 的准确率，在推理中已矣了提高 92% 的准确率，这与传统硬件相等。此外，该芯片在不到半纳秒的时期内完成关节探讨打算。
恩格伦说：“这项使命标明，探讨打算（其履行是输入到输出的映射）不错编译到线性和非线性物理的新架构上，从而已矣从根柢上不同的探讨打算缩放定律与所需使命量。”
扫数这个词电路的制造经受了与分娩 CMOS 探讨打算机芯片疏导的基础要领和代工工艺。这使得芯片或者大限制分娩，经受经过考据的技艺，在制造经由中险些不会出现任何演叨。
Bandyopadhyay 示意，扩大确立限制并将其与录像头或电信系统等现实天下的电子确立集成将是翌日使命的重心。此外，盘问东谈主员但愿探索或者欺诈光学上风的算法，以更快、更节能的方法考试系统。
https://phys.org/news/2024-12-photonic-processor-enable-ultrafast-ai.html
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