• 新光学芯片可实现高效深度学习 不要轻易放弃。学习成长的路上,我们长路漫漫,只因学无止境。


    科技日报北京6月13日电 (记者聂翠蓉)美国麻省理工学院(MIT)科学家在12日出书的《天然?光学》杂志上发表论文称,他们开发出一种全新的光学神经网络零碎,能实行高度庞杂的运算,从而大大进步“深度深造”零碎的运算速率和效率。

    “深度深造”零碎经由过程人工神经网络模仿人脑的深造能力,现已成为计算机畛域的研讨抢手。但因为在模仿神经网络任务中,需求实行大批重复性“矩阵乘法”类高度庞杂的运算,对依托电力运转的传统CPU(中央处置器)或GPU(图形处置器)芯片来讲,这类运算太过密集,完成起来十分“费劲”。 万博体育网站,万博体育网站在线娱乐,万博体育24小时

    经由过程几年起劲,MIT教学马林?索尔贾希克和共事开发出光学神经网络零碎的首要部件――全新可编程纳米光学处置器,万博体育网站,万博体育网站在线娱乐,万博体育24小时 这些光学处置器能在几乎零能耗的情况下实行人工智能中的庞杂运算。索尔贾希克说明道,一般眼镜片就能经由过程光波实行“傅里叶变换”这样的庞杂运算,可编程纳米光学处置器采纳了同样的情理,其包含多个激光束组成的波导矩阵,这些光波能相互作用,构成干预模式,从而实行特定的目的运算。

    研讨小组经由过程测试证实,与CPU等电子芯片比拟,这类光学芯片实行人工智能算法速率更快,且耗损能量不到传统芯片能耗的千分之一。他们还用可编程纳米光学处置器构建了一个神经网络低级零碎,该零碎能辨认出4个元音字母的发音,准确率到达77%。他们的最终目的是,将可编程纳米光学处置器交叉铺成多层布局,构建光学网络神经零碎,模仿人脑中神经元实行庞杂的“深度深造”运算。

    索尔贾希克表示,新光学处置器还能用于数据传输中的旌旗灯号处置,更快捷完成光学旌旗灯号与数字旌旗灯号间的转换。未来,在大数据中心、保险零碎、主动驾驶或无人机等一切低能耗应用中,基于新光学处置器的庞杂光学神经网络将盘踞首要席位。




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