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人工智能的最佳伙伴? 用光做运算的芯片

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来源: technews   发布者:technews
热度44票   时间:2017年7月14日 05:24
虽然类神经网络可以达成很多任务,像是辨识人脸、预测心脏病等,但要吃掉很多计算机效能。 MIT 工程师近期发表论文研究使用光路来达成类神经网络,并同样建构在硅芯片上,因此成本不会太高,同时实验结果发现运算能力有效率许多。 他们正在筹备公司并计划两年内完成相关产品。





近年来摩尔定律逐渐失效,人们对运算能力的要求越来越大,集成电路终究有极限,且似乎已在不远处;科学家于是纷纷开始研究达成更强大运算能力的方法,光学芯片很有可能就是下一个世代的接棒者。

现今各种人工智能的应用出现,需要越来越强大的运算能力,其中人工智能的分支之一──类神经网络,这个从人类大脑运作启发的灵感而创造的人工智能运算方法,展现了强大的能力,举凡侦测谎言、辨识人脸、预测心脏病等都可做到;但是,对计算机来说需要非常强大的运算能力,也会消耗很大的能量。

传统芯片已渐渐无法负荷当今人工智能如类神经网络的运算量,麻省理工学院的研究人员为了解决这个问题,近期研发出的光学芯片,在使用人工智能的运算像是类神经网络时,运算效率和速度比一般传统芯片要高出许多。

传统芯片跟光学芯片虽然想达成的目标类似,都是运算、通讯、储存等,但两者的基本架构不同,一般芯片为运用一连串可以决定电流要不要通过的晶体管,来达成运算。 光学芯片则是依靠入射光线的明暗来达成运算,每个「光路」由放大器(Optical Amplifier)、相位调变器(Phase modulator)及偏振转换器(Polarization converter)构成,一旦光线产生后,要达成怎样的运算只要运用镜片就可以改变方向,过程不损耗能源,不像晶体管需要电力来运作。

研究人员以新研发的光芯片运作的类神经网络,来辨认英文字母元音的声音,传统计算机的类神经网络正确率可达 92%;与之相比,虽然以光路运作的类神经网络正确率只有 77%,但是效率跟速度都快上许多。

跟以往光学芯片研发不同的是,这次是以硅为基底做成,也就表示量产的可能性大大提升。

科技巨头如 IBM 也传出正在研发整合更多光路到硅基板上,一旦光学芯片研发顺利,未来以类神经网络运算的科技如自动驾驶将可大幅提升。 《科学人杂志》(Scientific American)形容就好像口袋一样小的装置能拥有自动驾驶车一样的运算能力。 该研究团队的研究员已开始筹备公司,并且预计两年内产出产品。



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