新型光學芯片每秒可處理20億量級的圖像
6月1日，發(fā)表于《自然》雜志上的一篇文章中，賓夕法尼亞大學研究人員介紹了其開發(fā)的一種功能強大的新型光學芯片。實驗裝置由一個神經(jīng)網(wǎng)絡組成，能夠以光的形式來處理信息（每秒可處理近20億數(shù)量級的圖像），而不至于被內存等傳統(tǒng)計算機芯片組件給拖后腿。 QLe<).S1B2
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傳統(tǒng)光電子深度神經(jīng)網(wǎng)絡 TeWpdUCO
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是這套用于圖像分類的片上光子芯片的重要基礎，作為一套以大腦處理信息方式為模型的系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡由像神經(jīng)元一樣相互連接的節(jié)點組成。 P0XVR_TJf
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光電子神經(jīng)元的實施示例 d]w%zo,yr
然后通過投喂大量數(shù)據(jù)集展開訓練，以讓神經(jīng)網(wǎng)絡習得類似于生物大腦的思考方式 —— 比如用于分辨圖像中的對象、或語音中的單詞。 K44j-Ypb
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光子分類器的結構示例
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隨著時間的推移，神經(jīng)網(wǎng)絡還會在相關工作任務上漸入佳境。不過賓夕法尼亞大學的這項研究，卻并不以電信號的形式 —— 而是以光的形式 —— 來處理信息。 \Yd
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圖像分類演示 *q |3QHZ
通過使用光纖作為其神經(jīng)元、并堆疊于多個層中，每層均可專注于特定類型的分類工作。測試期間，研究團隊使用了一枚大小僅 9.3m㎡ 的芯片。 ZMI
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圖像形成與測量設置示意 h`b[c.%
在開展了相關數(shù)據(jù)集的訓練后，該芯片便可對包含兩種字符集的圖像進行分類，且準確率高達 93.8% 。而對四種類型的圖像分類工作，其準確率亦有 89.8% 。 LX_{39?<{
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PDNN 芯片訓練與閾值計算 Jd p@3mP
最令人印象深刻的，莫過于該芯片能夠在 0.57 ns 內對每個字符進行分類 —— 意味其每秒可處理 17.5 億張圖像。 <tp#KZE
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傳播時間測量 _F9O4Q4
研究團隊表示，相較于現(xiàn)代計算機芯片的這一速度優(yōu)勢，源于芯片將信息換成光來處理的能力。 +qzCy/_gd
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與現(xiàn)有技術的比較 W:z!fh-
論文一作 Firooz Aflatouni 表示，該芯片通過所謂的“傳播計算”（computation-by-propagation）來處理信息，且他們巧妙地跳過了光-電信號的轉換步驟。 Ps_q\R
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