利用光子解决神经网络电路速度受限难题:运算速度快3个数量级“OD手机客户端官网”

 体验式培训     |      2021-07-02 23:48
本文摘要:据《麻省理工技术评论》杂志网站近日报导,美国普林斯顿大学的科研团队日前研制出全球首枚光子神经形态芯片,并证明其能以超快速度计算出来。该芯片未来将会打开一个全新的光子计算出来产业。 普林斯顿大学亚力山大泰特团队的新成果是利用光子解决问题了神经网络电路速度有限这一难题。 神经网络电路已在计算出来领域引发风暴。科学家期望生产出更强劲的神经网络电路,其关键在于生产出能像神经元那样工作的电路,或称之为神经形态芯片,但此类电路的主要问题是要提升速度。

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据《麻省理工技术评论》杂志网站近日报导,美国普林斯顿大学的科研团队日前研制出全球首枚光子神经形态芯片,并证明其能以超快速度计算出来。该芯片未来将会打开一个全新的光子计算出来产业。  普林斯顿大学亚力山大泰特团队的新成果是利用光子解决问题了神经网络电路速度有限这一难题。

神经网络电路已在计算出来领域引发风暴。科学家期望生产出更强劲的神经网络电路,其关键在于生产出能像神经元那样工作的电路,或称之为神经形态芯片,但此类电路的主要问题是要提升速度。

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光子计算出来是计算出来科学领域的明日之星。与电子比起,光子享有更加多比特率,能较慢处置更加多数据。但光子数据处理系统生产成本较高,因此仍然并未被普遍使用。  团队研制出的光子神经网络的核心是一种光学设备其中的每个节点享有神经元一样的号召特征。

这些节点使用微型圆形波导的形式,被转印入一个光可在其中循环的硅基座内。当光被输出,接着不会调节在阈值处工作的激光器的输入,在此区域中,入射光的微小变化都会对该激光的输入产生极大影响。

  该光学设备的原理在于:系统中的每个节点都用于一定波长的光,这一技术被称作波分适配。来自各个节点的光会被送到该激光器,而且激光输入不会被对系统返节点,建构出有一个享有非线性特征的对系统电路。关于这种非线性能仿真神经不道德的程度,研究指出其输入在数学上EOS一种被称作倒数时间迭代神经网络(CTRNN)的设备,这解释CTRNN的编程工具可以应用于更大的硅光子神经网络。

  泰特团队用一个享有49个节点的硅光子神经网络来仿真某种微分方程的数学问题,并将其与普通的中央处理单元展开较为。结果表明,在此项任务中,光子神经网络的速度提高了3个数量级。  研究人员回应,这将打开一个全新的光子计算出来产业。泰特说道:硅光子神经网络可能会沦为更加可观的、可拓展信息处理的硅光子系统家族的排头兵。

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