本论文对基于多平面光转换（multipleplanelightconversion，MPLC）、片上MRR阵列和片上MZI网络的三种不同的光计算架构的基本原理进行了介绍，阐述了基于不同光计算架构在光子矩阵计算以及光子人工智能硬件方面的最新研究进展。
光子计算领域双雄出现！.一篇顶刊论文，两位麻省理工学院天才的故事.刚刚过去的8月，由IEEE主办的第32届HotChips成功落幕，光计算创业公司Lightmatter展示的AI推理专用光子芯片——Mars，作为压轴大戏，给观众留下了极为深刻的印象。.Lightmatter表示...
光子计算加快AI运算速度，Nature连登两篇论文.随着人工智能的式增长，其对算力的要求也越来越高。.Nature最新一期，就连登了两篇光学加速AI计算的论文，里面介绍了两个AI计算加速器：分别是11TOPS的光子卷积加速器和张量核光子加速器，两者都可以达到每...
光子芯片由于其基本的运作原理，非常适合于做矩阵乘法，尤其是稠密的、高并发式的计算。而这恰恰是人工智能神经网络所需要的。除此之外，光子芯片在片上传输方面的优势也很大，如：传统计算机内存到计算单元的数据搬运，以及计算单元之间的搬运。
这些硬件将在通信、数据中心操作和云计算等领域具有重要的应用。如想了解更多光子AI芯片发展脉络及产业现状，可阅读《一篇论文引发的光子AI芯片革命！这次真想要了摩尔定律的命》一文。来源：Nature、TechXplore返回搜狐，查看更多
研究人员指出，这是光子学前沿领域的重要进展，未来有望带来用光计算的光子计算机。相关论文发表在《自然·纳米技术》杂志上。研究由该校工程与应用科学学院材料科学系副教授莱特斯·阿加瓦尔和研究生布赖恩·皮科尼共同指导。
该论文的第一作者TylerW.Hughes说：“使用物理设备而非计算机进行训练可以使过程更加准确，神经网络应用中，训练步骤本身的计算量是非常大的，因此在光子计算设备进行训练对于提高人工神经网络的效率、速度和节能表现来说都至关重要。”光学神经网络
然而，真正把“光子”带往计算领域，甚至架构成“光子芯片”的概念，却是近两年才逐渐被发掘出来。由于半导体芯片技术虽依靠新应用与算法的整合，能做到的事情也越来越多，但实际上芯片架构本身还是基于同样的逻辑之下，且受限于半导体工艺，计算能力、规模以及功耗、成本形成难以均衡...
光子是当前速度最快的粒子，相较电子，速度更快而功耗极低。此前光学技术通常应用于通信传输领域，借助光的更快速度、更高容量等特点实现数据的远距离传输，但在计算领域进展缓慢。实际上，光计算的研究历史并不短暂。
虽然光子计算是其中受关注程度最低的，不过随着以曦智科技为代表的公司在该领域上取得更多突破，光子计算将会获得更大的关注，与其它技术一...
刚刚过去的8月,由IEEE主办的第32届HotChips成功落幕,光计算创业公司Lightmatter展示的AI推理专用光子芯片——Mars,作为压轴大戏,给观众留下了极为深刻的印象。Lightmat...
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光子计算领域双雄出现!一篇顶刊论文,两位MIT天才的故事并且,Lightmatter对媒体表示,将于明年秋季推出商用产品。显然,这次不是又一个“狼来了”的故事,光子...
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带给AI硬件革命性的变化。这些硬件将在通信、数据中心操作和云计算等领域具有重要的应用。如想了解更多光子AI芯片发展脉络及产业现状，可阅读《一篇论文引发的光子AI芯片革命！这次真...
这个工作同时在光子数、模式数、计算复杂度和态空间这四个关键指标上都大幅超越之前的国际记录,其中,态空间维数比国际同行之前的光量子计算实验高百亿倍。论文...