9月15日消息，據(jù)scitechdaily消息，近日，一支由美國佛羅里達大學(xué)帶領(lǐng)的工程師團隊研發(fā)出一款基于光學(xué)計算的新型AI 芯片，采用激光與微型Fresnel 透鏡代替?zhèn)鹘y(tǒng)電子電力計算，實現(xiàn)了AI計算能效提升10至100倍的重大創(chuàng)新。

　　該芯片專注于深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵計算──“卷積”計算，這是人工智能如何解釋照片、視頻甚至?xí)嬲Z言的核心過程?！熬矸e”計算也是機器學(xué)習(xí)模型在圖象和模式識別中耗能最大的步驟。

　　全新光學(xué)AI芯片的設(shè)計通過將激光器和微型透鏡直接集成到電路板上來解決這個問題，使芯片能夠以顯著更少的能量和更高的速度完成這些計算。在早期試驗中，該芯片在識別手寫數(shù)字時達到了約 98% 的準(zhǔn)確率，與傳統(tǒng)電子芯片的性能相當(dāng)。

　　人工智能效率的飛躍

　　“在接近零能量的情況下執(zhí)行關(guān)鍵的機器學(xué)習(xí)計算是未來人工智能系統(tǒng)的飛躍，”研究負責(zé)人、佛羅里達大學(xué)萊茵斯半導(dǎo)體光子學(xué)教授 Volker J. Sorger 博士說?！斑@對于在未來幾年繼續(xù)擴大人工智能能力至關(guān)重要?！?/p>

　　“這是第一次有人將這種類型的光學(xué)計算放在芯片上并將其應(yīng)用于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，”佛羅里達大學(xué)索爾格小組的研究副教授、該研究的合著者Hangbo Yang博士說。

　　該項目由佛羅里達大學(xué)半導(dǎo)體光子學(xué)教授Volker J. Sorger與研究員Hangbo Yang領(lǐng)銜，并攜手佛羅里達半導(dǎo)體研究所、加州大學(xué)洛杉磯分校及喬治華盛頓大學(xué)合作，成果已于9月8日發(fā)表于《先進光子學(xué)》期刊，并獲得美國海軍研究辦公室資助。

　　原型芯片使用兩組采用標(biāo)準(zhǔn)制造工藝的微型菲涅爾透鏡。這些在燈塔中發(fā)現(xiàn)的相同鏡片的二維版本只是人類頭發(fā)寬度的一小部分。機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，例如來自圖像或其他模式識別任務(wù)的數(shù)據(jù)，被轉(zhuǎn)換為片上的激光并通過透鏡。然后將結(jié)果轉(zhuǎn)換回數(shù)字信號以完成 AI 任務(wù)。

　　光計算的優(yōu)勢

　　這種基于透鏡的卷積系統(tǒng)不僅計算效率更高，而且還減少了計算時間。使用光代替電還有其他好處。Sorger 的團隊設(shè)計了一種芯片，可以使用不同顏色的激光器并行處理多個數(shù)據(jù)流。

　　“我們可以讓多種波長或顏色的光同時穿過透鏡，”Hangbo Yang說?！斑@是光子學(xué)的一個關(guān)鍵優(yōu)勢?！?/p>

　　行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者英偉達等芯片制造商已經(jīng)將光學(xué)元件整合到其人工智能系統(tǒng)的其他部分，這可能使卷積鏡頭的添加更加無縫。

　　“在不久的將來，基于芯片的光學(xué)器件將成為我們?nèi)粘Ｊ褂玫拿總€人工智能芯片的關(guān)鍵部分，”兼任佛羅里達半導(dǎo)體研究所戰(zhàn)略計劃副主任的Sorger說。“接下來是光學(xué)人工智能計算?！?/p>

　　值得一提的是，佛羅里達大學(xué)于2025財年籌得5.6億美元，重點投資包括AI及半導(dǎo)體技術(shù)，為此類創(chuàng)新產(chǎn)品提供堅實資金后盾。產(chǎn)業(yè)界巨頭英偉達等也開始在AI系統(tǒng)中融入光學(xué)元件，這一突破有望加速光子計算在AI硬件的商業(yè)化。