文|陳根

人類大腦擁有數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元與其他神經(jīng)元之間都存在著上千種連接，很多研究希望通過創(chuàng)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿人腦以提升信息處理能力。近些年，隨著科技的發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)獲得了質(zhì)的飛躍。在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了大量支持。

目前，數(shù)字芯片上的消費(fèi)級(jí)圖像分類技術(shù)，每秒可執(zhí)行數(shù)十億次計(jì)算，速度能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用。但更復(fù)雜的圖像，如識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體、3D物體或人體細(xì)胞等方面，依然面臨不少障礙。此外，在光學(xué)領(lǐng)域，盡管光子計(jì)算取得了不錯(cuò)的進(jìn)展，但可擴(kuò)展光芯片的缺乏以及光子器件的損失，限制了光學(xué)深度網(wǎng)絡(luò)的前進(jìn)。

近日，賓夕法尼亞大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種功能強(qiáng)大的新型光學(xué)芯片，這是第一個(gè)完全在集成光子設(shè)備上，以可擴(kuò)展方式實(shí)現(xiàn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，尺寸僅為9.3毫米（0.01英寸），每秒可對(duì)近20億張圖像進(jìn)行分類。

傳統(tǒng)電子設(shè)備通常使用基于數(shù)字時(shí)鐘的平臺(tái)，如圖形處理單元（GPU）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，其中計(jì)算速度會(huì)受到時(shí)鐘頻率和內(nèi)存訪問時(shí)間的限制。并且，原始圖像數(shù)據(jù)通常需要轉(zhuǎn)換為數(shù)字電子信號(hào)，這不僅耗時(shí)較長，且需要大內(nèi)存單元來存儲(chǔ)圖像和視頻，而這可能會(huì)引發(fā)潛在的隱私問題。

不同于傳統(tǒng)電子系統(tǒng)，該芯片是以光的形式處理信息，它使用光纜作為神經(jīng)元，堆疊在多層中，每一層專門用于特定類型的分類。測試中，該芯片對(duì)包含兩種類型字符的圖像集分類能夠達(dá)到93.8%的準(zhǔn)確率，對(duì)四種類型的字符集識(shí)別能夠達(dá)到89.8%的準(zhǔn)確率。

此外，該芯片還能夠在0.57 納秒內(nèi)對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行分類，使其每秒可以處理 17.5 億張圖像。與此同時(shí)，其也不需要存儲(chǔ)正在處理的信息，這就大大節(jié)省了時(shí)間和保障了數(shù)據(jù)安全。

目前，相關(guān)研究成果已經(jīng)發(fā)表在《自然》（Nature）期刊上；未來，該新型芯片能夠促進(jìn)人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的發(fā)展。