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起首：内容编译自phys，谢谢。
现在最尖酸的机器学习应用所领受的深度神经网罗模子已经变得如斯庞杂和复杂，阻拦了传统电子探求硬件的极限。
子硬件不错专揽光进行机器学习探求，是一种速率更快、更节能的替代有打算。关联词，有些类型的神经网罗探求光子树立无法推论，需要使用片外电子树立或其他会影响速率和后果的时代。
经过十年的盘问，麻省理工学院等机构的科学家开拓出了一种新式光子芯片，不错克服这些阻拦。他们展示了一种富裕集成的光子处理器，不错在芯片上以光学神志推论深度神经网罗的所相要害探求。
该盘问发表在《当然光子学》杂志上。
该光学树立或者在不到半纳秒的时辰内完成机器学习分类任务的要害探求，同期竣事跨越 92% 的准确率，其性能与传统硬件额外。
该芯片由酿成光学神经网罗的互连模块构成，领受营业代工工艺制造，可竣事该时代的蔓延并将其集成到电子产物中。
从永久来看，光子处理器不错竣事更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天体裁和粒子物理学的科学盘问或高速电信等探求条目高的应用。
“在很厚情况下，勤勉的不单是是模子的露出何如，还有你能多快获取谜底。现在咱们有了一个端到端系统，不错在纳秒的时辰圭臬上运行光学神经网罗，咱们不错开动在更高的档次上念念考应用要道和算法，”电子盘问实验室 (RLE) 量子光子学和东说念主工智能组的客座科学家、NTT Research, Inc. 的博士后 Saumil Bandyopadhyay 说说念，他是新芯片论文的主要作家。
与 Bandyopadhyay 扫数参与撰写论文的还有 Alexander Sludds 博士、资深作家、电气工程与探求机科学系栽植、量子光子学与东说念主工智能组及 RLE 首席盘问员 Dirk Englund 等东说念主。
专揽光进行机器学习
深度神经网罗由很多互汇注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要害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度。
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但除了这些线性运算以外，深度神经网罗还推论非线性运算，匡助模子学习更复杂的步地。非线性运算（如激活函数）使深度神经网罗或者处分复杂问题。
2017 年，彩娱乐（中国）股份有限公司Englund 团队与 Marin Soljačić（塞西尔和艾达格林物理学栽植）实验室的盘问东说念主员配合，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。
但其时该树立无法在芯片上进行非线性运算，必须将光学数据调度成电信号，再送到数字处理器进行非线性运算。
“光学中的非线性相当具有挑战性，因为光子之间并辞让易互相作用。这使得触发光学非线性相当耗电，因此构建一个可蔓延的系统变得具有挑战性，”Bandyopadhyay 诠释说念。
他们通过想象一种称为非线性光学功能单位（NOFU）的树立克服了这一挑战，该树立联结电子学和光学时代在芯片上竣事非线性操作。
盘问东说念主员专揽三层推论线性和非线性运算的树立，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推论矩阵乘法。
随后，数据传送至可编程 NOFU，后者通过将极少光泽吸入光电二极管（光电二极管将光信号调度为电流）来竣事非线性功能。这还是过无需外部放大器，并且蹧跶的能量极少。
“咱们恒久处于光学领域，直到终末咱们想要读出谜底。这使咱们或者竣事超低蔓延，”Bandyopadhyay 说说念。
竣事如斯低的蔓延使他们或者有用地在芯片上考验深度神经网罗，这还是过称为原位考验，频繁会蹧跶数字硬件中的大量动力。
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，并且关于想要及时学习的系统也很有用。”
该光子系统在考验测试中竣事了跨越 96% 的准确率，在推理中竣事了跨越 92% 的准确率，这与传统硬件额外。此外，该芯片在不到半纳秒的时辰内完成要害探求。
恩格伦说：“这项责任标明，探求（其骨子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，从而竣事从根底上不同的探求缩放定律与所需责任量。”
扫数电路的制造领受了与坐褥 CMOS 探求机芯片相易的基础步伐和代工工艺。这使得芯片或者大界限坐褥，领受经过考据的时代，在制造经过中险些不会出现任何诞妄。
Bandyopadhyay 暗意，扩大树立界限并将其与录像头或电信系统等履行寰宇的电子树立集成将是改日责任的要点。此外，盘问东说念主员但愿探索或者专揽光学上风的算法，以更快、更节能的神志考验系统。
https://phys.org/news/2024-12-photonic-processor-enable-ultrafast-ai.html
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