激光网
当前位置: 首页 > 光学 > 正文

宾夕法尼亚大学开发光学芯片来处理人工智能的复杂数学

2024-02-22 10:26:22  来源:激光网原创    

激光网2月22日消息宾夕法尼亚大学的工程师开发了一种新的光学芯片,用于执行训练AI所必需的复杂数学运算。其开发人员表示,该芯片有可能“从根本上加快计算机的处理速度,同时降低其能耗”。

基于硅光子学的芯片的设计汇集了本杰明·富兰克林奖章获得者和 H. Nedwill Ramsey 教授 Nader Engheta 在纳米尺度操纵材料方面的开创性研究,以利用 SiPh 平台使用光进行数学计算。

宾夕法尼亚大学的声明说,“光波与物质的相互作用代表了开发计算机的一种可能途径,这些计算机取代了当今芯片的局限性,这些芯片基本上基于与1960年代计算革命早期的芯片相同的原理”。

在Nature Photonics的一篇论文中,Engheta的团队与电气和系统工程副教授Firooz Aflatouni的团队一起描述了新芯片的开发。“我们决定联手,”Engheta说,利用Aflatouni的研究小组开创了纳米级硅器件的事实。

他们的目标是开发一个平台来执行所谓的向量矩阵乘法,这是神经网络开发和功能的核心数学运算,神经网络是当今人工智能工具的计算机架构。

Engheta说,而不是使用高度均匀的硅晶圆。“你使硅更薄,比如150纳米,”但仅限于特定区域。这些高度的变化 - 不添加任何其他材料 - 提供了一种控制光通过芯片传播的方法,因为高度的变化可以分布以导致光以特定模式散射,从而允许芯片以光速进行数学计算。

Aflatouni说,由于生产芯片的商业代工厂施加的限制,这种设计已经准备好用于商业应用,并可能适用于图形处理单元,随着对开发新AI系统的广泛兴趣,对图形处理单元的需求猛增。

“他们可以采用硅光子学平台作为附加组件,”Aflatouni说,“然后你可以加快训练和分类速度。

除了更快的速度和更低的能耗外,Engheta和Aflatouni的芯片还具有隐私优势:由于许多计算可以同时进行,因此无需将敏感信息存储在计算机的工作内存中,这使得由这种技术驱动的未来计算机几乎无法破解。“没有人可以侵入不存在的内存来访问你的信息,”Aflatouni说。

免责声明: 激光网遵守行业规则,本站所转载的稿件都标注作者和来源。 激光网原创文章,请转载时务必注明文章作者和来源“激光网”, 不尊重本站原创的行为将受到激光网的追责,转载稿件或作者投稿可能会经编辑修改或者补充, 如有异议可投诉至:Email:133 467 34 45@qq.com