佛罗里达大学的研究人员开发了一种新的芯片，该芯片使用光而不是电力来执行人工智能中最渴望的一项任务之一，这一突破可以帮助解决复杂的AI模型的日益增长的能源消耗。这项研究，报道 高级光子学，详细介绍一个大大降低能源使用并加快处理加速的系统。随着AI系统变得更加核心技术，它们的电力消耗对可持续性构成了重大挑战。这种新的芯片通过将光学组件直接集成到硅芯片上来处理核心AI功能，从而提供了潜在的解决方案。
光学芯片如何工作
该芯片专门设计用于进行卷积操作，这是机器学习中的基本过程，它允许AI系统检测图像，视频和文本中的模式。这些操作通常需要大量的计算能力。新系统使用激光和微观镜头执行这些卷积。机器学习数据首先将其转换为芯片上的激光光。然后，该光经过两组微型菲涅耳透镜（灯塔中发现的镜片的超薄版本），它们直接蚀刻到芯片上，并且比人的头发窄。这些镜头执行数学转换，然后将结果转换回数字信号以完成AI任务。
“在接近零的能源方面，执行关键的机器学习计算是未来AI系统的飞跃。这对于在未来几年内继续扩展AI功能至关重要。”
佛罗里达大学教授的研究负责人沃尔克·J·索格（Volker J. Sorger）说。
性能和优势
在测试中，原型芯片成功地分类了手写数字，其精度约为98％，其性能水平与传统的电子芯片相当。光子方法的关键优势是它可以同时处理多个数据流的能力。通过使用不同颜色的激光器，一种称为波长多路复用的技术，芯片可以同时处理多个操作。该研究副教授兼合着者杭波阳说：“我们可以同时拥有多种波长或颜色的光线通过镜头。” “这是光子学的关键优势。”
未来的整合
这项研究是与佛罗里达半导体研究所，加州大学洛杉矶分校和乔治华盛顿大学合作进行的。研究人员指出，像NVIDIA这样的主要芯片制造商已经在其某些AI系统中使用了光学元素，这可以促进这种新技术的整合。 Sorger说：“在不久的将来，基于芯片的光学元件将成为我们每天使用的每个AI芯片的关键部分。” “接下来是光学AI计算。”
