新芯片打开了以光速进行人工智能计算的大门

宾夕法尼亚大学的工程师开发了一种新芯片，该芯片使用光波而不是电来执行训练人工智能所必需的复杂数学。该芯片有可能从根本上加快计算机的处理速度，同时降低其能耗

硅光子（SiPh）芯片的设计首次将本杰明·富兰克林奖章获得者和H.Nedwell Ramsey教授Nader Engheta在利用光（最快的通信方式）在纳米尺度上操纵材料进行数学计算方面的开创性研究与SiPh平台结合在一起，SiPh使用硅，硅是一种廉价、丰富的元素，用于大规模生产计算机芯片

光波与物质的相互作用代表了开发计算机的一种可能途径，这些计算机取代了当今芯片的局限性，这些芯片基本上基于与20世纪60年代计算机革命早期芯片相同的原理

在《自然光子学》杂志上发表的一篇论文中，Engheta的团队与电气和系统工程副教授Firooz Aflatouni的团队一起描述了新芯片的开发

他们的目标是开发一个执行向量矩阵乘法的平台，这是神经网络开发和功能的核心数学运算，神经网络是当今人工智能工具的计算机架构

Aflatoui表示，由于生产芯片的商业代工厂施加的限制，这种设计已经准备好用于商业应用，并可能适用于图形处理单元（GPU），随着人们对开发新的人工智能系统的广泛兴趣，对GPU的需求激增

“他们可以采用硅光子平台作为附加组件，”Aflatouni说，“然后你可以加快训练和分类。”

除了更快的速度和更少的能耗外，Engheta和Aflatoui的芯片还具有隐私优势：因为许多计算可以同时进行，所以不需要将敏感信息存储在计算机的工作内存中，使未来由这种技术驱动的计算机几乎无法破解

“没有人可以侵入不存在的内存来访问你的信息，”Aflatouni说

其他合著者包括宾夕法尼亚工程学院的Vahid Nikkhah、Ali Pirmoradi、Farshid Ashtiani和Brian Edwards