光速執行數學運算  重新架構人工智慧處理晶片

編譯/高晟鈞

賓城大學工教授也是班傑明-富蘭克林獎得主Nadar Engheta近日開發了一種全新矽光子晶片,它使用光波而非電力來執行訓練人工智慧所必需的複雜數學。

班傑明-富蘭克林獎得主Nadar Engheta開發出一種全新矽光子晶片,它使用光波而非電力來執行訓練AI所必需的複雜數學。圖/截取自 Scitechdaily

矽光子晶片首次將Engheta教授在奈米級材料的研究與矽晶片相結合,利用光在矽晶片上進行數學計算,光波與物質的相互作用代表了電腦開發的一種可能途徑,有可能突破當今電腦的侷限性。

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晶片設計與創新

研究團隊的目標是開發一個平台來執行向量矩陣乘法:一種神經網路開發和功能的核心數學運算模型,而神經網路可謂是支撐人工智慧運作的骨架。

Engheta博士解釋說,可以將特定區域的矽做得更薄,而非使用均勻厚度的矽晶片,這種厚薄度上的變化可以改變光在晶片中傳播的行為,使光以特定的形式或圖案進行散射,進而使晶片可以在光速下執行數學運算。

進展與潛在應用

目前該晶片設計已經準備好進入商業開發階段,並且可能適用於圖形處理單元(GPU)。由於對新型人工智慧系統開發高度關注,市場對於GPU的需求激增,而矽光子平台可以作為附加組件,加快AI的訓練與分類速度。

除了更快的速度與更低的能耗外,Engheta博士所開發的晶片還具有隱私性與安全性方面的優勢,由於許多計算是同時間進行的,因此無需在電腦的記憶體中儲存敏感信息,使採用此類技術的電腦未來幾乎無法被駭客攻擊。

「畢竟沒有人可以駭入不存在的記憶體來存取資訊。」與Engheta共同進行晶片開發的Firooz Aflatouni博士說道。

資料來源:Scitechdaily

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