可扩展光芯片每秒分类近20亿张图像
深度神经网络,光芯片,芯片
科技日报北京6月8日电 (记者刘霞)美国在最新一期《自然》杂志发表论文称他们块可扩展的络的光子每秒可对20亿张图像进行直接分类而无需、传感器或大拈有望人脸识别、自动驾驶等领域的发展。
模仿人脑工作的深度神经网络现在通常为计算机视觉、语音识别等提供支持。目前芯片上的消费级图像分类技术每秒可执行数十亿次计算速度足以数但更伏 ◆ 耐枷袢缡侗鹪硕锾濉?D物体或人体显微细胞分类仍面临不少障碍。
首先系常使用基于数字时钟的平台如图形处理(GPU)来实现这将它们的计算速度限制在时钟上计算必须进行。传统电子设备将内存和处理单元数据穿梭耗费时间。此外原始图像数据通常需要转换为数字电子信号耗时较长而且需要大内存单图像和视频引在的问题。
鉴宾夕法尼亚大学电气和系统工程副教授弗瑞兹·阿发雷托尼等人开一款可扩展芯片每秒可对近20亿张图像进行分类。这是第完全在集成光子设备上以可扩展实现的深度神经网络芯片大小只有9.3平方毫米消传统计算机芯片4个主要耗时障碍光信号到电信号的转换、将输入数据转换为二进制、大存储拈以及基于时钟的计算。
阿发雷托尼解释说该芯片上的通过光线相互形成一个由许多“神经元层”组成的深层网络。通过“神经元层”传递每一步都对图像分类使处理信息成为最新芯片可在半纳秒内完成整个图像分类而传统数字计算机芯片在同样时间内完成一个计算。
人员可通过添加更多神经层来扩展这一深层网络使芯片能以更高分辨率读取更复杂图像中的数据。此何可转换为光的信号如和语音都可使用这项技术几乎瞬间进行分类。
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