可编程芯片首次用光训练神经网络 宾夕法尼亚大学工程师开发出首款可利用光进行非线性神经网络训练的可编程芯片,相关研究发表于《自然・光子学》杂志。该光子芯片通过改变光的行为来执行AI核心中的非线性数学,有望显著加快AI训练速度并降低能耗。该芯片基于一种特殊的半导体材料,通过“泵浦”光束调整材料对“信号”光的反应,从而“编程”芯片执行不同的非线性函数。实验结果显示,该芯片在非线性决策边界任务中准确率超过97%,在鸢尾花数据集问题上达到96%以上。与传统数字神经网络相比,光子芯片不仅性能相当甚至更优,且能耗更低。该研究是现场可编程光子计算机概念的一次实际证明,标志着向光速训练AI迈进的重要一步。
可编程芯片首次用光训练神经网络 宾夕法尼亚大学工程师开发出首款可利用光进行非线
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2025-04-21 09:55:51
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