牛津大学的科学家与来自德国和英国的研究人员合作，引入了人工智能（AI）硬件的新颖维度，有趣的工程报告。
这项新技术利用了光的力量处理三维（3D）数据，并在AI计算中呈现了潜在的革命。
AI处理的范式转变
AI应用程序中对处理能力的需求已经前所未有地激增，每3.5个月增加一次要求。大多数计算系统中的传统电子芯片一直在努力与这种不懈的AI创新保持同步。
但是，科学家团队大胆地引入了范式转变，通过用光代替电子设备来推动AI处理。
他们朝这种尖端AI芯片的旅程始于创建一个光子芯片能够执行矩阵矢量乘法。
对AI和机器学习的关键操作以超过任何电子芯片的速度执行。这种开创性的发展最终导致建立了显着性实验室，这是一家牛津大学专门致力于光子AI的纺纱公司。
通过轻型和无线电频率扩展并行性
这最新的里程碑研究团队实现的基础是他们先前的成功。他们通过使用不同的无线电频率来编码数据来扩展光子芯片的并行性。
这种进步的含义是深远的。芯片现在可以以前所未有的速度和精度处理3D数据，包括图像和视频。
为了展示其硬件的能力，团队将其应用于现实世界中的问题：预测患者心脏信号突然死亡的风险。
令人惊讶的是，他们的光子芯片同时分析了100个心脏信号，以令人印象深刻的准确率为93.5％，从而确定了潜在的问题。
能源效率和计算密度的飞跃
这种轻度驱动的AI芯片的潜力绝非显着。研究团队估计，即使能源效率和计算密度，即使尺度为6个输入×6个输出，他们的硬件可能超过100倍的最佳电子处理器。
此外，他们预计通过探索其他光特征（例如极化和模式多路复用），可以进一步改善计算并行性。
牛津大学材料系的第一作者和研究员鲍伊·董博士对该项目表示兴奋：
“我们曾经认为，使用光而不是电子设备只能通过使用不同的颜色来增加并行性 - 但是随后我们发现使用无线电频率来表示数据会打开一个全新的维度，从而为出现的AI硬件提供了超快的并行处理。”
显着实验室的研究负责人兼联合创始人哈里什·巴斯卡兰（Harish Bhaskaran）教授补充说：“这是一个在基本规模上在AI硬件进行研究的激动人心的时刻，这是我们如何突破我们认为可能的界限的一个例子。”
保持在Tech Times。
（照片：技术时报作家约翰·洛佩兹（John Lopez））
