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迄今速度最快的光學(xué)神經(jīng)形態(tài)處理器 達(dá)到每秒10萬億次

??由斯威本科技大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的國際研究人員團(tuán)隊(duì)展示了世界上最快,最強(qiáng)大的人工智能光學(xué)神經(jīng)形態(tài)處理器(AI),其運(yùn)算速度超過每秒10萬億次運(yùn)算(TeraOPs / s),并能夠處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)。


這項(xiàng)突破發(fā)表在《自然》雜志上,代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)形態(tài)加工的巨大飛躍。


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI的一種重要形式,可以“學(xué)習(xí)”并執(zhí)行復(fù)雜的操作,并廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺,自然語言處理,面部識(shí)別,語音翻譯,玩策略游戲,醫(yī)療診斷和許多其他領(lǐng)域。受大腦視覺皮層系統(tǒng)生物結(jié)構(gòu)的啟發(fā),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征,以前所未有的準(zhǔn)確性和簡單性預(yù)測(cè)屬性和行為。





在Swinburne教授David Moss教授,Xingyuan博士(莫納什大學(xué)Swinburne教授)和RMIT大學(xué)的杰出教授Arnan Mitchell的帶領(lǐng)下,該團(tuán)隊(duì)在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域取得了非凡的成就:極大地提高了他們的計(jì)算速度和處理能力。


該團(tuán)隊(duì)展示了一種光學(xué)神經(jīng)形態(tài)處理器,其運(yùn)行速度是任何以前的處理器的1000倍以上,并且該系統(tǒng)還可以處理記錄大小的超大型圖像-足以實(shí)現(xiàn)全臉部圖像識(shí)別,這是其他光學(xué)處理器無法做到的。


Swinburne光學(xué)科學(xué)中心主任莫斯教授說:“這一突破是通過'光學(xué)微梳子'實(shí)現(xiàn)的,正如我們?cè)?020年5月報(bào)道的世界記錄的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)速度一樣。”莫斯教授最近被任命為澳大利亞物理學(xué)和科學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)研究領(lǐng)導(dǎo)人之一《澳大利亞人》在光學(xué)和光子學(xué)領(lǐng)域的數(shù)學(xué)。





雖然最先進(jìn)的電子處理器(例如Google TPU)可以超過100 TeraOPs / s的速度運(yùn)行,但這可以通過數(shù)以萬計(jì)的并行處理器來完成。相反,該團(tuán)隊(duì)演示的光學(xué)系統(tǒng)使用單個(gè)處理器,并且是通過一種新技術(shù)通過集成的微梳光源同時(shí)在時(shí)間,波長和空間維度上交織數(shù)據(jù)而實(shí)現(xiàn)的。


微梳子是相對(duì)較新的設(shè)備,其作用類似于在單個(gè)芯片上由數(shù)百個(gè)高質(zhì)量紅外激光器組成的彩虹。它們比任何其他光源都更快,更小,更輕且更便宜。


“自從我共同發(fā)明它們以來的10年中,集成的微梳狀芯片已經(jīng)變得非常重要,看到它們?cè)谛畔⑼ㄐ藕吞幚矸矫鎸?shí)現(xiàn)這些巨大的進(jìn)步,這真是令人興奮。微梳子為我們滿足這些挑戰(zhàn)提供了巨大的希望。世界對(duì)信息的無限需求,”莫斯教授說。


該研究的共同主要作者說:“該處理器可以用作任何神經(jīng)形態(tài)硬件(基于光學(xué)或電子的)的通用超高帶寬前端,將海量數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)用于實(shí)時(shí)超高帶寬數(shù)據(jù)的采集,”徐博士,莫那什大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程系博士生,博士后研究員。


徐博士解釋說:“我們目前正在對(duì)未來的處理器的外觀進(jìn)行一個(gè)簡單的介紹。這確實(shí)向我們展示了如何通過創(chuàng)新性地使用微梳來極大地?cái)U(kuò)展處理器的功能。”


RMIT的Mitchell教授補(bǔ)充說:“這項(xiàng)技術(shù)適用于所有形式的處理和通信,它將產(chǎn)生巨大的影響。從長遠(yuǎn)來看,我們希望在芯片上實(shí)現(xiàn)完全集成的系統(tǒng),從而大大降低成本和能耗。”


“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直是人工智能革命的核心,但是現(xiàn)有的硅技術(shù)越來越成為處理速度和能源效率的瓶頸,”研究團(tuán)隊(duì)的主要支持者,來自Swinburne和Walter and Elizabeth Hall Institute的Damien Hicks教授說。 。


他補(bǔ)充說:“這一突破表明,新的光學(xué)技術(shù)如何使此類網(wǎng)絡(luò)更快,更高效,并且深刻展示了跨學(xué)科思維的好處,它具有啟發(fā)和勇氣,可以從一個(gè)領(lǐng)域汲取靈感并將其運(yùn)用到解決另一個(gè)根本問題?!?/span>



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