最新一期《自然·光子学》揭示,美国宾夕法尼亚大学工程师研发出一款创新芯片,它利用光线非电力,进行人工智能(AI)学习所需的精密数学演算。此举有望彻底提升计算机处理效率及节能水平。
创新之处在于,这款新芯片首次将获得本杰明·富兰克林奖章的纳德•恩赫塔(Nadine Al Horta)在纳米尺度操控物质的突破性技术,融合到硅光子(SiPh)平台上。恩赫塔团队巧妙地借助光线进行数学运算,而硅则是制造电脑芯片时广为运用的经济实惠的材料。
光子与物质的相互作用为人们打开了另一种研制计算机的视角,跳脱了现有芯片的限制。这种原理正是20世纪60年代早期电脑芯片革命的初衷。
在论文中,科研工作者详细介绍了该芯片研发过程及目标。他们致力于搭建一个能执行向量矩阵乘法任务的平台,这是如今支持AI工具的最为重要的算法之一。
恩赫塔表示,可以通过制作更加轻薄如150纳米的硅晶片,以及充分利用硅晶片局部的高度差异,不需添加额外材料,即可调节光线传播方式。这样就能利用光线以特殊方式衍射,促使芯片性能提升至光速。
除提高速度及减少能耗外,新的芯片还具备保护个人隐私的优点。由于运算同步进行,无需在电脑内部内存保存在算过程中的敏感数据,使得未来这种技术电脑几乎难以被侵入。
综合来看,效率取决于全方位的速度与密度配置,相较于电力,光在这两方面有着显著优势。光轨替代电气信号进行计算存储,极大提升信息处理能力和运算速率,而低功耗特性又极度适配AI与人机互动计算新时代。尽管这项研究颇具前瞻性与优越性,但仍需更多努力落实到商业化应用上。
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