麻省理工学院研发的超快光子处理器可带来极高的效能

由麻省理工学院科学家瞎想的新式光子芯片以光学表情引申悉数深度神经网罗计较，在纳秒内完成任务，准确率逾越92%。这将透澈篡改高需求计较应用，为可及时学习的高速处理器开放大门。

考虑东说念主员展示了一种统统集成的光子处理器，它不错在芯片上以光学表情引申深度神经网罗的所相环节计较，从而为激光雷达或高速通讯等计较条目尖酸的应用遣散更快、更节能的深度学习。 图片着手：电子学考虑实验室桑普森-威尔科克斯（Sampson Wilcox）。

深度神经网罗是现在最先进的机器学习应用背后的驱能源，它变得如斯深广和复杂，甚而于松懈了传统电子计较硬件的极限。

光子硬件使用光而不是电来引申机器学习计较，提供了一种更快、更节能的处置有缱绻。 然而，光子诱骗很难遣散某些神经网罗操作，这就不得不依赖外部电子诱骗，从而放慢了处理速率，缩短了效能。

经过十年的考虑，麻省理工学院和结合机构的科学家们开发出一种松懈性的光子芯片，克服了这些挑战。 他们展示了一种统统集成的光子处理器，简略统统欺诈光引申悉数基本的深度神经网罗计较，无需外部处理。该光学诱骗简略在不到半纳秒的时刻内完成机器学习分类任务的要津计较，同期达到 92% 以上的准确率--性能与传统硬件十分。

该芯片由互相荟萃的模块构成一个光神经网罗，弃取贸易代工工艺制造，可遣散该技能的彭胀和与电子居品的集成。

从长久来看，光子处理器可为激光雷达、天体裁和粒子物理学科学考虑或高速通讯等计较条目尖酸的应用带来更快、更节能的深度学习。

"在很厚情况下，模子的性能狠恶并不是独一蹙迫的，蹙迫的是你能以多快的速率获取谜底。 "电子考虑实验室量子光子学和东说念主工智能小组的拜谒科学家、NTT Research， Inc.的博士后 Saumil Bandyopadhyay （17 年硕士、18 年工程硕士、23 年博士）说："现在咱们有了一个端到端系统，不错在纳秒级的时刻表率上在光学中运行神经网罗，咱们就不错运转从更高的层面想考应用和算法了。"

与 Bandyopadhyay 一齐撰写论文的还有：Alexander Sludds（18 年，19 年工程硕士，23 年博士）；Nicholas Harris（17 年博士）；Darius Bunandar（19 年博士）；Stefan Krastanov（前 RLE 考虑科学家，现任马萨诸塞大学阿默斯特分校助理素质）；RLE 拜谒科学家兼 NTT 考虑公司高档科学家 Ryan Hamerly； Matthew Streshinsky，前诺基亚硅光子学淡雅东说念主，现 Enosemi 息争首创东说念主兼首席引申官；Michael Hochberg，Periplous， LLC 总裁；以及 Dirk Englund，电子工程与计较机科学系素质，量子光子学与东说念主工智能小组和 RLE 首席考虑员，论文资深作家。 该考虑效能于12月2日发表在Nature Photonics. 上。

用光进行机器学习

深度神经网罗由多层互相荟萃的节点或神经元构成，它们对输入数据进走时算以产生输出。 深度神经网罗的一个要津操作是使用线性代数来引申矩阵乘法，在数据从一层传递到另一层时进行调治。

但除了这些线性运算外，深度神经网罗还能引申非线性运算，匡助模子学习更复杂的方式。 激活函数等非线性运算赋予了深度神经网罗处置复杂问题的智商。

2017年，恩格伦德的考虑小组与塞西尔和艾达-格林物理学素质马林-索尔亚契奇实验室的考虑东说念主员一齐，在单个光子芯片演出示了一个光神经网罗，它不错用光进行矩阵乘法运算。但那时，该诱骗无法在芯片上引申非线性操作。 光学数据必须调治成电信号，然后发送到数字处理器，材干引申非线性操作。

"光学中的非线性具有十分大的挑战性，因为光子之间扼制易互相作用。"Bandyopadhyay讲明说："这使得触发光学非线性变得相等耗电，因此配置一个简略以可彭胀的表情遣散非线性的系统变得相等具有挑战性。"

他们通过瞎想称为非线性光学功能单位（NOFUs）的诱骗克服了这一挑战，这种诱骗结合了电子学和光学，不错在芯片上遣散非线性操作。考虑东说念主员在光子芯片上构建了一个光学深度神经网罗，欺诈三层诱骗引申线性和非线性操作。

统统集成的网罗

最初，他们的系统将深度神经网罗的参数编码成光。 然后，2017 年论文中展示的可编程分光器阵列对这些输入进行矩阵乘法运算。然后，数据参加可编程 NOFU，NOFU 通过将少许光虹吸到光电二极管，将光信号调治为电流，从而遣散非线性功能。 这依然由无需外部放大器，能耗极低。

"咱们一直处于光域中，直到临了读出谜底。 这使咱们简略遣散超低延长，"Bandyopadhyay 说。

遣散如斯低的延长使他们简略在芯片上高效地老练深度神经网罗，这依然由被称为原位老练，常常会破钞数字硬件的多量能量。这尤其适用于对光信号进行域内处理的系统，如导航或电信，也适用于想要及时学习的系统。

光子系统在老练测试中达到了 96% 以上的准确率，在推理中达到了 92% 以上的准确率，与传统硬件不相高下。 此外，该芯片还能在不到半纳秒的时刻内完成要津计较。

这项责任标明，计较--从实质上讲，即是输入到输出的映射--不错编译到线性和非线性物理学的新架构中，从而遣散计较与所需责任量之间根柢不同的比例规章。悉数这个词电路的制造弃取了与坐褥 CMOS 计较机芯片调换的基础要领和代工工艺。 这么就能欺诈在制造经由中引入极少误差的老到技能，大范围制造芯片。

扩大诱骗范围并将其与相机或电信系统等实践电子诱骗集成将是改日责任的要点。 此外，考虑东说念主员还但愿探索能欺诈光学上风更快、更节能地老练系统的算法。

编译自/ScitechDaily