研究团队展示世界上最快的光学神经形态处理器

摘要

  • 由Swinburne领导的团队展示了世界上最快,最强大的人工智能光学神经形态处理器 
  • 这种神经形态处理器的运行速度超过每秒10万亿次操作,并且能够处理超大规模数据
  • 这一突破已经发表在著名的《自然》杂志,代表了神经网络和神经形态处理技术的巨大飞跃

由斯威本科技大学领导的国际研究人员团队展示了世界上最快,最强大的人工智能光学神经形态处理器(AI),其运算速度超过每秒10万亿次运算(TeraOPs / s),并能够处理超大规模数据。

人工神经网络是AI的一种重要形式,可以“学习”并执行复杂的操作,并广泛应用于计算机视觉,自然语言处理,面部识别,语音翻译,玩策略游戏,医疗诊断和许多其他领域。受大脑视觉皮层系统生物结构的启发,人工神经网络提取原始数据的关键特征,以前所未有的准确性和简单性预测属性和行为。

在Swinburne的David David Moss教授,Xingyuan博士(Mike),Monash大学的Swinburne博士和RMIT大学的杰出教授Arnan Mitchell的带领下,该团队在光学神经网络领域取得了非凡的成就:极大地提高了它们的计算速度和处理能力。

该团队展示了一种光学神经形态处理器,其运行速度比任何以前的处理器快1000倍以上,该系统还可以处理创纪录的超大规模图像–足以实现完整的面部图像识别,这是其他光学处理器一直无法完成的。

Swinburne光学科学中心主任Moss教授说:“这一突破是通过’光学微梳’实现的”

虽然最先进的电子处理器(例如Google TPU)可以超过100 TeraOPs / s的速度运行,但这可以通过数以万计的并行处理器来完成。相反,该团队演示的光学系统使用单个处理器,并且是通过一种新技术通过集成的微梳光源同时在时间,波长和空间维度上交织数据而实现的。

微梳子是相对较新的设备,其作用类似于在单个芯片上由数百个高质量红外激光器组成的彩虹。它们比任何其他光源都更快,更小,更轻且更便宜。

该研究的主要作者徐博士说:“该处理器可以用作任何神经形态硬件(基于光学或电子的)的通用超高带宽前端,为实时超高带宽数据的海量数据机器学习带来了触手可及的机会” 。

RMIT的Mitchell教授补充说:“这项技术适用于所有形式的处理和通信,它将产生巨大的影响。从长远来看,我们希望在芯片上实现完全集成的系统,从而大大降低成本和能耗。”

卷积神经网络一直是人工智能革命的核心,但是现有的硅技术越来越成为处理速度和能源效率的瓶颈。获取更多前沿科技 信息 请持续关注:https://byteclicks.com

这一突破表明,新的光学技术如何使人工神经网络更快,更高效,并且深刻展示了跨学科思维的好处,从一个领域获取一个想法,并将其用于解决另一个领域的根本问题。

研究团队展示世界上最快的光学神经形态处理器

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