科技日報北京2月17日電 (記者張佳欣)美國賓夕法尼亞大學工程師開發了一種新型芯片,它使用光而不是電來執行訓練人工智能(AI)所必需的復雜數學運算。該芯片有可能從根本上加快計算機的處理速度,同時還可降低能源消耗。相關研究發表在最新一期《自然·光子學》上。
該芯片首次將本杰明·富蘭克林獎章獲得者納德·恩赫塔在納米尺度上操縱材料的開創性研究與硅光子(SiPh)平臺結合起來。前者涉及利用光進行數學計算;后者使用的是硅,即一種用于大規模生產計算機芯片的廉價且豐富的元素。
光波與物質的相互作用代表著開發計算機的一種可能途徑,這種方法不受當今芯片局限性的限制。新型芯片的原理本質上與20世紀60年代計算革命初期芯片的原理相同。
研究人員在論文中描述了這種芯片的開發過程。他們的目標是開發一個執行向量矩陣乘法的平臺。向量矩陣乘法是神經網絡開發和功能中的核心數學運算,而神經網絡是當今支持AI工具的計算機體系結構。
恩赫塔解釋說,他們可將硅晶片做得更薄,比如150納米,并且使用高度不均勻的硅晶片,但這僅限于特定區域。在無需添加任何其他材料的情況下,這些高度的變化提供了一種控制光在芯片中傳播的方法,因為高度的變化可導致光以特定的模式散射,從而允許芯片以光速進行數學計算。
除了更快的速度和更少的能耗之外,新型芯片還具有隱私優勢。由于許多計算可同時進行,因此無需在計算機的工作內存中存儲敏感信息,從而使采用此類技術的未來計算機幾乎無法被入侵。
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