研究团队展示世界上最快的光学神经形态处理器

TechRanger 1月 09, 2021 1030 浏览 0

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。

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