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網絡光子芯片每秒可分類20億張圖像

來源:愛采購??作者:豐采網 ??2022-07-13 閱讀:1121

  美國科學家在最新一期《自然》雜志發表論文稱,他們開發了首塊可擴展的基于深度神經

網絡的光子芯片,每秒可對20億張圖像進行直接分類,而無需時鐘、傳感器或大內存模塊,有

望促進人臉識別、自動駕駛等領域的發展。

  模仿人腦工作的深度神經網絡現在通常為計算機視覺、語音識別等提供支持。目前數字芯

片上的消費級圖像分類技術每秒可執行數十億次計算,速度足以滿足大多數應用,但更復雜的

圖像,如識別運動物體、3D物體或人體顯微細胞分類仍面臨不少障礙。

  首先,這些系統通常使用基于數字時鐘的平臺,如圖形處理單元(GPU)來實現,這將它

們的計算速度限制在時鐘頻率上,計算必須逐個進行。其次,傳統電子設備將內存和處理單元

分開,數據穿梭耗費時間。此外,原始圖像數據通常需要轉換為數字電子信號,耗時較長,而

且需要大內存單元來存儲圖像和視頻,引發潛在的隱私問題。

  鑒于此,賓夕法尼亞大學電氣和系統工程副教授弗瑞茲·阿發雷托尼等人開發出一款可擴展

芯片,每秒可對近20億張圖像進行分類。這是第一個完全在集成光子設備上以可擴展方式實現

的深度神經網絡,整個芯片大小只有9.3平方毫米,消除了傳統計算機芯片中的4個主要耗時障

礙:光信號到電信號的轉換、將輸入數據轉換為二進制格式、大存儲模塊以及基于時鐘的計算。

  阿發雷托尼解釋說,該芯片上的光學神經元通過光線相互連接,形成一個由許多“神經元

層”組成的深層網絡。信息通過“神經元層”傳遞,每一步都對圖像分類,使快速處理信息成

為可能,最新芯片可在半納秒內完成整個圖像分類,而傳統數字計算機芯片在同樣時間內只能

完成一個計算步驟。

  研究人員表示,可通過添加更多神經層來擴展這一深層網絡,使芯片能以更高分辨率讀取

更復雜圖像中的數據。此外,任何可轉換為光的信號,如音頻和語音,都可使用這項技術幾乎

瞬間進行分類。

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