佛罗里达大学团队突破性芯片采用菲涅尔透镜与波长多路复用技术股票配资网站行情，在提升AI运算速度的同时大幅降低能耗。
人工智能正日益成为现代技术的支柱，从人脸识别到翻译应用无处不在。但运行AI模型需要消耗大量电力，其效率与可持续性引发广泛关注。
佛罗里达大学的研究人员宣称找到了解决方案。他们研发的新型芯片采用光波而非纯电流，来执行AI最耗能的核心任务之一。
光子计算突破
该芯片专为处理卷积运算设计 —— 这是机器学习中的核心功能，能使AI识别图像、视频和文本中的模式，同时也是计算资源消耗最大的环节。研究团队将光学元件直接集成到硅芯片上，利用激光与微米级透镜以更低能耗高速完成卷积运算。
项目负责人、佛罗里达大学半导体光子学讲席教授Volker J. Sorger表示："以近乎零能耗实现关键机器学习计算，是未来AI系统的重大飞跃。这对持续扩展AI能力至关重要。"测试显示，该原型芯片对手写数字的分类准确率约达98%，与传统芯片持平。
该芯片采用两组菲涅尔透镜（类似灯塔使用的超薄平面结构），每个透镜宽度不足人类发丝直径，通过标准半导体工艺蚀刻在芯片上。进行卷积运算时，数据首先转换为芯片上的激光信号，经菲涅尔透镜完成数学变换后，结果再被转换回数字信号。
研究合作者、Sorger课题组副教授杨航波（音译）指出："这是首次将光学计算集成于芯片并应用于AI神经网络。"
多路复用实现并行处理
通过使用不同颜色的激光，该芯片还能同步处理多组数据流，这种称为"波长多路复用"的技术是光子的核心优势。"多波长光束可同时穿透透镜，实现真正的并行处理，"杨航波解释道。
该项目由佛罗里达半导体研究所、加州大学洛杉矶分校和乔治华盛顿大学共同推进。Sorger指出，英伟达等企业已在AI系统中采用光学元件，这将加速该芯片的商业化进程。"不久的将来，芯片集成光学技术将成为日常AI芯片的标准配置，光学AI计算时代即将来临。"
在保持高精度的同时显著降低能耗，该技术有望推动AI规模化发展以满足全球需求。若这项技术成功走出实验室，光子芯片或将很快为日常AI工具提供核心动力。
该项研究成果已发表于《先进光子学》期刊股票配资网站行情。
优速配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
沪深京指数
热点资讯
