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來源：內容編譯自phys，謝謝。
當今最苛刻的機器學習應用所採用的深度神經網路模型已經變得如此龐大和複雜，突破了傳統電子計算硬體的極限。
子硬體可以利用光進行機器學習計算，是一種速度更快、更節能的替代方案。但是，有些型別的神經網路計算光子裝置無法執行，需要使用片外電子裝置或其他會影響速度和效率的技術。
經過十年的研究，麻省理工學院等機構的科學家開發出了一種新型光子晶片，可以克服這些障礙。他們展示了一種完全整合的光子處理器，可以在晶片上以光學方式執行深度神經網路的所有關鍵計算。
該研究發表在《自然光子學》雜誌上。
該光學裝置能夠在不到半納秒的時間內完成機器學習分類任務的關鍵計算，同時實現超過 92% 的準確率，其效能與傳統硬體相當。
該晶片由形成光學神經網路的互連模組組成，採用商業代工工藝製造，可實現該技術的擴充套件並將其整合到電子產品中。
從長遠來看，光子處理器可以實現更快、更節能的深度學習，適用於鐳射雷達、天文學和粒子物理學的科學研究或高速電信等計算要求高的應用。
“在很多情況下，重要的不僅僅是模型的表現如何，還有你能多快得到答案。現在我們有了一個端到端系統，可以在納秒的時間尺度上執行光學神經網路，我們可以開始在更高的層次上思考應用程式和演算法，”電子研究實驗室 (RLE) 量子光子學和人工智慧組的客座科學家、NTT Research, Inc. 的博士後 Saumil Bandyopadhyay 說道，他是新晶片論文的主要作者。
與 Bandyopadhyay 一起參與撰寫論文的還有 Alexander Sludds 博士、資深作者、電氣工程與計算機科學系教授、量子光子學與人工智慧組及 RLE 首席研究員 Dirk Englund 等人。
利用光進行機器學習
深度神經網路由許多相互連線的節點層或神經元組成，這些節點層或神經元對輸入資料進行操作以產生輸出。深度神經網路中的一個關鍵操作是使用線性代數進行矩陣乘法，這會在資料從一層傳遞到另一層時對其進行轉換。
但除了這些線性運算之外，深度神經網路還執行非線性運算，幫助模型學習更復雜的模式。非線性運算（如啟用函式）使深度神經網路能夠解決複雜問題。
2017 年，Englund 團隊與 Marin Soljačić（塞西爾和艾達格林物理學教授）實驗室的研究人員合作，在單個光子晶片上展示了一種光學神經網路，可以用光進行矩陣乘法。
但當時該裝置無法在晶片上進行非線性運算，必須將光學資料轉換成電訊號，再送到數字處理器進行非線性運算。
“光學中的非線性非常具有挑戰性，因為光子之間並不容易相互作用。這使得觸發光學非線性非常耗電，因此構建一個可擴充套件的系統變得具有挑戰性，”Bandyopadhyay 解釋道。
他們透過設計一種稱為非線性光學功能單元（NOFU）的裝置克服了這一挑戰，該裝置結合電子學和光學技術在晶片上實現非線性操作。
研究人員利用三層執行線性和非線性運算的裝置，在光子晶片上構建了光學深度神經網路。
全面整合的網路
首先，他們的系統將深度神經網路的引數編碼為光。然後，2017 年論文中演示的可程式設計分束器陣列對這些輸入執行矩陣乘法。
隨後，資料傳送至可程式設計 NOFU，後者透過將少量光線吸入光電二極體（光電二極體將光訊號轉換為電流）來實現非線性功能。這一過程無需外部放大器，而且消耗的能量極少。
“我們始終處於光學領域，直到最後我們想要讀出答案。這使我們能夠實現超低延遲，”Bandyopadhyay 說道。
實現如此低的延遲使他們能夠有效地在晶片上訓練深度神經網路，這一過程稱為原位訓練，通常會消耗數字硬體中的大量能源。
他說：“這對於在域內處理光訊號的系統（如導航或電信）尤其有用，而且對於想要實時學習的系統也很有用。”
該光子系統在訓練測試中實現了超過 96% 的準確率，在推理中實現了超過 92% 的準確率，這與傳統硬體相當。此外，該晶片在不到半納秒的時間內完成關鍵計算。
恩格倫說：“這項工作表明，計算（其本質是輸入到輸出的對映）可以編譯到線性和非線性物理的新架構上，從而實現從根本上不同的計算縮放定律與所需工作量。”
整個電路的製造採用了與生產 CMOS 計算機晶片相同的基礎設施和代工工藝。這使得晶片能夠大規模生產，採用經過驗證的技術，在製造過程中幾乎不會出現任何錯誤。
Bandyopadhyay 表示，擴大裝置規模並將其與攝像頭或電信系統等現實世界的電子裝置整合將是未來工作的重點。此外，研究人員希望探索能夠利用光學優勢的演算法，以更快、更節能的方式訓練系統。
https://phys.org/news/2024-12-photonic-processor-enable-ultrafast-ai.
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