麻省理工学院突破光子芯片技术，实现超高速AI计算

麻省理工学院突破光子芯片技术，实现超高速AI计算

引用

mit.edu

等

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来源

1.

https://news.mit.edu/2024/photonic-processor-could-enable-ultrafast-ai-computations-1202

2.

https://www.ikim.mit.edu/photonic-integrated-circuits-1-pic1

3.

https://news.mit.edu/2024/mit-engineers-create-chip-based-tractor-beam-biological-particles-1003

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https://clp.ac.cn/M/News/Details?id=PT2412220001283Z6c9

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https://www.victorlamp.com/article/7395755241

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https://www.mittrchina.com/news/detail/14125

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http://photonics.sg/

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https://www.azooptics.com/Article.aspx?ArticleID=1756

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https://lib.suibe.edu.cn/2024/0515/c90a11729/page.psp

麻省理工学院（MIT）的研究团队近日宣布，他们开发出一种新型光子处理器，能够以光速执行深度神经网络的关键计算。这一突破性成果发表在最新一期的《自然·光子学》杂志上，为人工智能计算带来了革命性的进展。

这款新型光子处理器由MIT电子研究实验室（RLE）的量子光子学和AI小组研发，采用了全集成设计，所有关键计算都在芯片上通过光信号完成。研究团队通过巧妙的光学设计，克服了传统光子设备无法执行某些神经网络计算的局限性。

深度神经网络由多个互连层组成，每一层包含大量的节点（神经元）。在传统电子设备中，这些计算需要通过复杂的电路完成，而MIT的新型处理器则利用光的干涉和衍射效应，直接在光学域内完成计算。

处理器由多个模块组成，这些模块构成了一个光学神经网络。输入的数据被转换为光信号，通过精心设计的光波导和调制器，实现矩阵乘法等关键运算。这种计算方式不仅速度极快，而且能耗极低。

实验结果显示，这款光子处理器在执行机器学习分类任务时，单次计算时间不到0.5纳秒，准确率超过92%，与传统硬件相当。更重要的是，由于光子计算的并行性，处理器在处理大规模数据集时展现出显著优势。

这一技术突破有望为多个领域带来革命性变化。在激光雷达（LiDAR）领域，光子处理器能够实时处理大量传感器数据，提升自动驾驶系统的反应速度。在天文学和粒子物理学研究中，这种处理器可以快速分析海量观测数据，加速科学发现进程。

此外，该技术还适用于高速电信领域，为下一代6G通信系统提供更强大的数据处理能力。研究团队表示，由于采用了商用晶圆制造工艺，这项技术具备良好的可扩展性和与现有电子系统的集成能力。

尽管目前这项技术仍处于研究阶段，但其展现出的潜力令人兴奋。随着进一步优化和商业化推进，光子处理器有望成为未来高性能计算的重要组成部分，为人工智能、大数据分析等领域提供更强大的算力支持。

麻省理工学院的研究团队正在与多家科技公司合作，推动这项技术的商业化应用。他们相信，在不久的将来，光子计算将从实验室走向实际应用，为我们的生活带来深远影响。