光驱AI芯片：百倍能效提升的革命性技术

光驱芯片使人工智能能效提升百倍

人工智能系统在技术领域日益核心，从面部识别到语言翻译都离不开它。但随着模型越来越复杂，它们消耗的电量也极其巨大，这对能源效率和可持续性构成了挑战。某大学的研究人员开发出一种新型芯片，有望通过使用光而非单纯的电，来完成人工智能最耗电的任务之一，从而帮助解决这一问题。他们的研究发表在《Advanced Photonics》上。

该芯片旨在执行卷积运算，这是机器学习中的一项核心功能，使人工智能系统能够检测图像、视频和文本中的模式。这些运算通常需要大量的计算能力。通过将光学元件直接集成到硅芯片上，研究人员创建了一个利用激光和微型透镜执行卷积的系统，从而显著降低了能耗并加快了处理速度。

"以近乎零的能耗执行关键的机器学习计算，对于未来的人工智能系统来说是一个飞跃，"研究负责人、某大学的Rhines半导体光子学讲座教授Volker J. Sorger说。"这对于在未来几年内持续扩展人工智能能力至关重要。"

在测试中，该原型芯片以约98%的准确率对手写数字进行分类，与传统电子芯片的准确率相当。该系统使用了两组微型菲涅尔透镜——类似于灯塔中透镜的超薄平面版本——这些透镜采用标准半导体制造技术制造。这些透镜比人的头发丝还细，被直接蚀刻在芯片上。

为了执行卷积运算，机器学习数据首先在芯片上被转换为激光。激光通过菲涅尔透镜，由后者执行数学变换。然后结果被转换回数字信号以完成人工智能任务。

"这是首次有人将这种类型的光学计算集成在芯片上，并将其应用于人工智能神经网络，"Sorger研究组的研究副教授、该研究的合著者Hangbo Yang说。

研究团队还证明，该芯片可以通过使用不同颜色的激光同时处理多个数据流——这是一种称为波长复用的技术。"我们可以让多个波长或颜色的光同时通过透镜，"Yang说。"这是光子学的一个关键优势。"

这项研究是与某半导体研究所、某大学和某大学合作进行的。Sorger指出，像NVIDIA这样的芯片制造商已经在他们人工智能系统的某些部分使用了光学元件，这可能有助于这项新技术的集成。

"在不久的将来，基于芯片的光学技术将成为我们日常使用的每个人工智能芯片的关键组成部分，"Sorger说。"而光学人工智能计算将是下一步。"