半导体&电子测试测量,投稿:kangpc@instrument.com.cn
近日,科学家在《自然》发表题为《Parallel convolutional processing using an integrated photonic tensor core》的文章,介绍了基于集成光子张量核的并行卷积处理。
据介绍,随着超高速移动网络和互联网连接设备的激增,以及人工智能(AI)的兴起,世界上需要以快速高效的方式处理的数据量呈指数级增长。因此,高度并行化、快速和可扩展的硬件正变得越来越重要。科学家们演示了一个针对特定计算的集成光子硬件加速器(张量核),它能够以每秒数万亿次乘法累加运算(每秒1012次MAC运算)的速度运行。张量核可以看作是专用集成电路(ASIC)的光学模拟。它利用相变材料存储阵列和基于光子芯片的光频梳(孤子微梳)实现了光子在存储器中的并行计算。计算简化为测量可重构和非谐振无源元件的光传输,并且可以在超过14ghz的带宽下工作,仅受调制器和光电探测器的速度限制。考虑到微波线速率孤子微调制器、超低损耗氮化硅波导、高速片上探测器和调制器的混合集成的最新进展,这种方法为光子张量核的全互补金属氧化物半导体(CMOS)晶圆级集成提供了一条途径。虽然本工作只是针对于卷积处理,但更普遍的是,实验结果表明,集成光子学在数据密集型人工智能应用(如自动驾驶、实时视频处理和下一代云计算服务)中具有并行、快速和高效计算硬件的潜力。
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