新式光芯片可履行深度神经网络要害核算
科技日报北京12月2日电 (记者张佳欣)2日宣布在《天然·光子学》杂志上的论文称,美国麻省理工学院科学家开宣布一种全集成光芯片。它能以光学方法履行深度神经网络所需的一切要害核算,为制作能实时学习的高速处理器打开了大门。
这种新式光芯片可以在不到半纳秒的时刻内,完结机器学习分类使命的要害核算,性能与传统硬件适当。该芯片由相互连接的模块组成,构成一个光学神经网络,并选用商业代工工艺制作,这有助于技能的扩展和与电子科技类产品集成。
深度神经网络由多层相互连接的节点组成,履行线性和非线性操作以处理杂乱数据。其间,非线性运算(如激活函数)使深度神经网络可以处理杂乱问题。2017年,麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室协作,在光芯片上演示了能履行矩阵乘法的光学神经网络,但这种规划无法在芯片上直接进行非线性操作。规划的难题在于,触发光学非线性十分耗电。
后来,研讨团队开发了一种非线性光学功用单元(NOFU),克服了这一应战。他们经过结合电子学和光学技能,在芯片上完成了非线性操作,以此来完成在光芯片上构建光学深度神经网络。其间,神经网络参数编码作为光信号,经过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法,再由NOFU完成非线性功用,无需外部放大器,能耗极低。
该光芯片在练习测验中准确率超96%,推理准确率超92%,且履行要害核算时刻不到半纳秒。整个电路采纳与制作CMOS芯片相同的基础设施和工艺,有利于大规模出产和降造差错。这一研讨为在光芯片上高效练习深度神经网络供给了或许。
从长远来看,光芯片有望完成更快、更节能的深度学习,适用于激光雷达、天文学和粒子物理学等范畴的研讨或高速电信等核算要求高的使用。
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