12月2日发表在《自然·光子学》杂志上的论文称，美国麻省理工学院科学家开发出一种全集成光芯片。它能以光学方式执行深度神经网络所需的所有关键计算，为制造能实时学习的高速处理器打开了大门。
这种新型光芯片能够在不到半纳秒的时间内，完成机器学习分类任务的关键计算，性能与传统硬件相当。该芯片由相互连接的模块组成，形成一个光学神经网络，并采用商业代工工艺制造，这有助于技术的扩展和与电子产品集成。
深度神经网络由多层相互连接的节点组成，执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作，在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络，但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于，触发光学非线性非常耗电。
后来，研究团队开发了一种非线性光学功能单元（NOFU），克服了这一挑战。他们通过结合电子学和光学技术，在芯片上实现了非线性操作，从而实现在光芯片上构建光学深度神经网络。其中，神经网络参数编码作为光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU实现非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。
该光芯片在训练测试中准确率超96%，推理准确率超92%，且执行关键计算时间不到半纳秒。整个电路采用与制造CMOS芯片相同的基础设施和工艺，有利于大规模生产和降低制造误差。这一研究为在光芯片上高效训练深度神经网络提供了可能。
从长远来看，光芯片有望实现更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天文学和粒子物理学等领域的研究或高速电信等计算要求高的应用。
12月2日发表在《自然·光子学》杂志上的论文称，美国麻省理工学院科学家开发出一种全集成光芯片。它能以光学方式执行深度神经网络所需的所有关键计算，为制造能实时学习的高速处理器打开了大门。
这种新型光芯片能够在不到半纳秒的时间内，完成机器学习分类任务的关键计算，性能与传统硬件相当。该芯片由相互连接的模块组成，形成一个光学神经网络，并采用商业代工工艺制造，这有助于技术的扩展和与电子产品集成。
深度神经网络由多层相互连接的节点组成，执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作，在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络，但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于，触发光学非线性非常耗电。
后来，研究团队开发了一种非线性光学功能单元（NOFU），克服了这一挑战。他们通过结合电子学和光学技术，在芯片上实现了非线性操作，从而实现在光芯片上构建光学深度神经网络。其中，神经网络参数编码作为光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU实现非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。
该光芯片在训练测试中准确率超96%，推理准确率超92%，且执行关键计算时间不到半纳秒。整个电路采用与制造CMOS芯片相同的基础设施和工艺，有利于大规模生产和降低制造误差。这一研究为在光芯片上高效训练深度神经网络提供了可能。
从长远来看，光芯片有望实现更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天文学和粒子物理学等领域的研究或高速电信等计算要求高的应用。
3月18日，在2024年黑龙江农机产品展示交易会上，一部可智能播种，又可助力增产的电驱气吸播种机引发众人关注。这台高端智能电驱气吸播种机的价格与机械播种机价格相当，据悉，研发团队通过自主研发和 记者3月20日从中国科学院地质与地球物理研究所获悉，该所科研人员在东北黑土区开展了大范围的野外调查和样品采集工作，通过分析采集的黑土样品发现，黑土物质最初都是由风力搬运而来。相关研究成 美国布朗大学研究团队在最新一期《自然·电子学》上描述了一种无线通信网络。它可有效地传输、接收和解码来自数千个微电子芯片的数据。研究团队试图模仿大脑神秘且高效的工作方式。对 记者3月20日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辨研究中取得重要进展：他们在最小资源消耗的量子态分辨问题中首次提出了全局最优自适应策略，并发展了自适应集体测量实验技术， 记者3月19日从天津大学获悉，该校环境学院刘庆岭教授团队与吉林大学于吉红院士团队以及天津工业大学梅东海教授团队合作，证明了无有机模板剂合成的具有OFF和ERI拓扑共生结构的Cu-T催化剂具有优 因流量突然剧增，3月21日，陆续有用户在社交平台上表示，月之暗面旗下大模型应用Kimi智能助手的APP和小程序均无法正常使用。截至记者发稿时，相关页面和功能已经恢复正常。Kimi突然爆火，在A 。本文链接：新型光芯片可执行深度神经网络关键计算http://www.sushuapos.com/show-2-9592-0.html
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