數字時代對於無與倫比的性能 在人工智能應用中具有要求，速度和能量是至關重要的。光子處理器作為實現超快速計算的創新解決方案應運而生。這個裝置利用光的特性，提供了一個*卓越的能效*，對比傳統基於電子技術的技術。這一進步帶來了顯著減少處理時間，促進了越來越複雜的應用。與數據架構及計算能力相關的挑戰似乎即將因這場技術革命而被重新定義。
光學計算的進展
深度神經網絡模型推動了現代機器學習應用，變得日益複雜。傳統的電子設備在處理這些精巧系統方面達到了極限。光子技術成為了一個強勁的替代選擇，能夠以超快速和卓越的能效來執行計算。光學裝置提供了競爭性的解決方案，但一些特定計算仍需要外部電子設備的介入，限制了速度和效率。
革命性的原型
來自麻省理工學院及其他機構的研究人員在開發一款新的光子處理器方面跨出了決定性的一步。這個集成電路能夠直接在芯片內部執行深度神經網絡所需的所有基本操作。該裝置的性能以速度和精確度衡量，提供超過92%的精確度，所有任務的分類都在0.5納秒以內完成。
處理器的架構
這個芯片由一個互連的模塊網絡組成，形成一個光學神經系統。製造使用商用鑄造工藝，促進了技術的可擴展性。這種架構為將來與現有電子系統的整合提供了可能，為從電信到科學研究（如天文學）的各種應用帶來了新的前景。
光數據處理
深度神經網絡整合了多層神經元來處理輸入數據。每個重要過程依靠代數運算，特別是矩陣相乘，這對將信息從一層傳到另一層至關重要。非線性運算（如激活函數）使模型能夠學習複雜的模式，提高人工智能系統的性能。
克服技術挑戰
作為該領域的先驅，Englund的研究小組之前已經展示了光進行矩陣相乘的能力有限。無法在芯片上執行非線性運算長期阻礙了這些設備的潛力。研究人員不得不將光數據轉換為電信號，增加了能耗並遲緩了處理速度。
由於非線性光學功能單元(NOFUs)的發明，已經取得了顯著的進展。這些設備結合了電子和光學技術，通過一種創新的系統在芯片上維持所有運算，整合了光的非線性功能。
最低延遲及效率服務於AI
他們的研究使得設計出一個光學神經網絡成為可能，利用三層設備進行線性和非線性運算。光線編碼了網絡的參數，而一組可編程的光束分割器執行矩陣相乘運算，從而實現快速處理。消除外部放大器顯著減少了能量消耗。
該光學系統達到了超低延遲，促進了在芯片上有效訓練神經網絡的過程。這一過程稱為原位訓練，在能量消耗方面相較於傳統設備可謂顯著進步，為需要即時處理的應用開啟了無數可能。
未來的應用及前景
這一光子系統在訓練測試中實現了超過96%的卓越性能。集成這種技術有可能改變數據中心的基礎設施，並促進優化架構在數據分析和電信方面的發展。
該電路的製造通過與CMOS芯片相同的過程進行，從而簡化了大規模生產並最小化了錯誤。研究人員打算探索新的算法，利用光學的優勢來提高速度和能效。
關於光子處理器及其對人工智能的影響的常見問題
什麼是光子處理器，它是如何工作的？
光子處理器使用光來進行計算，與傳統使用電信號的處理器不同。這項技術能夠以卓越的速度處理數據，歸功於光子的特性，特別是它們無碰撞傳輸的能力。
光子處理器如何改善相對於電子處理器的能效？
光子處理器消耗的能量遠低於電子處理器，因為它們避免了光信號與電信號轉換過程中的能量損失。這些處理器在大多數操作中保持在光學範疇內，減少了需要消耗能源的放大器。
在人工智能領域，光子處理器的主要優勢是什麼？
主要優勢包括超快速的計算速度、更好的能效以及處理大量數據的並行能力。這為諸如遙感、科學研究和電信等領域的高級應用鋪平了道路。
什麼類型的應用將最受益於人工智能中的光子處理器？
圖像分類、語音識別和導航系統等應用將大大受惠於光子處理器。此外，需要即時處理的領域，如電信和天文學也會從這項技術中獲益。
光子處理器是否能夠完全取代現有的電子處理器？
儘管提供了顯著的優勢，光子處理器在短期內不會完全取代電子處理器。它們將更可能被整合進混合系統中，讓兩種技術協同工作以最大化性能。
光子處理器進行計算的時間與電子處理器相比如何？
光子處理器可以在不到半納秒的時間內完成計算，而電子處理器通常需要數納秒來執行類似的操作。這種快速性可以在關鍵應用中實現更短的響應時間。
在業界光子處理器普及的主要挑戰是什麼？
挑戰包括大規模製造的可能性、與現有電子系統的整合，以及開發特定的算法以利用光子處理器的優勢。
