pk10

切换到宽版

MIT设计新型光子芯片,效率比电子芯片高1000万倍

作者:佚名 来源:新智元 时间:2019-06-25 10:57 阅读:621 [投稿]
MIT的研究人员开发出一种新型 “光子” 芯片,它使用光而不是电,并且在此过程中消耗相对较少的功率。该芯片用于处理大规模神经网络的效率比现有的计算机高出数百万倍。

MIT的研究人员开发出一种新型 “光子” 芯片,它使用光而不是电,并且在此过程中消耗相对较少的功率。该芯片用于处理大规模神经网络的效率比现有的计算机高出数百万倍。模拟结果表明,光子芯片运行光神经网络的效率是其电子芯片的1000万倍。

神经网络是一种机器学习模型,广泛用于机器人目标识别、自然语言处理、药物开发、医学成像和驱动无人驾驶汽车等任务。使用光学现象加速计算的新型光学神经网络可以比其他电子对应物更快、更有效地运行。

但随着传统神经网络和光学神经网络越来越复杂,它们消耗了大量的能量。为了解决这个问题,研究人员和包括谷歌、IBM和特斯拉在内的主要科技公司开发了“人工智能加速器”,这是一种专门的芯片,可以提高培训和测试神经网络的速度和效率。

对于电子芯片,包括大多数人工智能加速器,有一个理论上的最低能耗限制。最近,MIT的研究人员开始为光神经网络开发光子加速器。这些芯片执行数量级的效率更高,但它们依赖于一些体积庞大的光学元件,这些元件限制了它们在相对较小的神经网络中的使用。


pk10在《物理评论X》上发表的一篇论文中,MIT的研究人员描述了一种新型光子加速器,它使用更紧凑的光学元件和光信号处理技术,以大幅降低功耗和芯片面积。这使得芯片可以扩展到神经网络,比对应的芯片大几个数量级。

比传统电子加速器的能耗极限低1000万倍以上

神经网络在MNIST图像分类数据集上的模拟训练表明,加速器理论上可以处理神经网络,比传统电子加速器的能耗极限低1000万倍以上,比光子加速器的能耗极限低1000倍左右。研究人员现在正在研制一种原型芯片来实验证明这一结果。

“人们正在寻找一种能够计算出超出基本能耗极限的技术,”电子研究实验室的博士后Ryan Hamerly说:“光子加速器是很有前途的……但我们的动机是建造一个(光子加速器)可以扩展到大型神经网络。”

pk10这些技术的实际应用包括降低数据中心的能耗。“对于运行大型神经网络的数据中心的需求越来越大,而且随着需求的增长,它越来越难以计算,”合著者、电子研究实验室的研究生Alexander Sludds说,其目的是“利用神经网络硬件满足计算需求……以解决能源消耗和延迟的瓶颈”。

与Sludds和Hamerly合写该论文的有:RLE研究生、联合作者Liane Bernstein;麻省理工学院物理教授Marin Soljacic;一名麻省理工学院电气工程和计算机科学副教授Dirk Englund;一名RLE的研究员,以及量子光子学实验室的负责人。

扫一扫,关注光行天下的微信订阅号!
【温馨提示】本频道长期接受投稿,内容可以是:
1.行业新闻、市场分析。 2.新品新技术(最新研发出来的产品技术介绍,包括产品性能参数、作用、应用领域及图片); 3.解决方案/专业论文(针对问题及需求,提出一个解决问题的执行方案); 4.技术文章、白皮书,光学软件运用技术(光电行业内技术文档);
如果想要将你的内容出现在这里,欢迎联系我们,投稿邮箱:service@dolapcim.com
文章点评
北京赛车 乐购彩票 北京赛车pk10 北京赛车 乐购彩票 时时彩机器人 乐购彩票 pk10 pk10 pk10