美国科学家研发出一款光基芯片 ，可利用光与电协同工作 ，高效完成人工智能（AI）中功耗极高的图像识别等任务。新型芯片能效比执行同样任务的传统芯片提升10倍甚至百倍以上，有望显著缓解AI应用对电力的巨大需求 ，同时推动更高性能AI系统和模型的发展 。相关研究成果发表于最新一期《先进光子学》杂志 。
新型芯片由佛罗里达大学 、佛罗里达半导体研究所 、加州大学洛杉矶分校及乔治华盛顿大学合作研制。研究团队将光学元件直接集成于硅芯片之上 ，构建出一个借助激光与显微透镜进行卷积运算的系统，大幅降低了执行AI任务时的能耗 。卷积运算是机器学习的核心功能 ，常用于图像、视频和文本中的模式识别 ，通常需消耗大量算力 。
该芯片采用标准半导体工艺，在芯片表面蚀刻了两组微型菲涅耳透镜。在执行卷积运算时，机器学习数据首先被转换为激光信号 ，穿过透镜完成数学变换 ，最终结果再转回数字信号，以完成AI任务 。
测试表明 ，该光基芯片对手写数字的分类准确率可达98% ，媲美传统电子芯片 。研究团队称，这是首次将此类光学计算集成于芯片 ，并应用于AI神经网络。他们还证实 ，该芯片可通过不同颜色的激光同步处理多路数据流。
随着AI日益成为多项技术的核心，其电力消耗也因模型复杂化而急剧上升 ，对能源效率和可持续性构成挑战 。研究团队表示 ，这款光基芯片以更低能耗执行高功耗AI任务，有望成为解决这一问题的关键技术 。
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