研究人员开发世界上最强大的神经形态处理器用于人工智能

在人工智能（AI）领域中，这是一项重大突破，斯威本大学科技学院领导的国际研究团队开发了世界上最强大的神经形态处理器用于人工智能。它以每秒超过10万亿次操作（TeraOps/s）的惊人速度运行，这意味着它可以处理超大规模数据。

该工作发表在期刊 Nature 上。

由斯威本大学的David Moss教授、Xingyuan Xu博士和RMIT大学的Arnan Mitchell教授领导的团队，加速了计算速度和处理能力。他们能够创建一个能够以之前任何处理器的1000倍以上速度运行的光学神经形态处理器。该系统还可以处理超大规模图像，这对于面部识别至关重要，因为之前的光学处理器在这方面失败了。

Moss教授是斯威本大学光学科学中心的主任，他被《澳大利亚人报》评为澳大利亚物理和数学领域光学和光子学领域的顶级研究人员。

“这一突破是通过使用’光学微梳’实现的，就像我们2020年5月报告的世界纪录互联网数据速度一样，”他说。

其他顶级处理器和微梳

像Google TPU这样的顶级电子处理器可以以超过100 TeraOps/s的速度运行。然而，它需要成千上万个并行处理器，而该团队的光学系统仅依赖于一个处理器。他们通过使用一种新技术实现了这一点，该技术涉及同时在时间、波长和空间维度中交错数据，通过集成的微梳源。

对于那些不知道微梳的人来说，它们是由数百个高质量的红外激光器组成的新设备，集成在一个芯片上。与其他光源相比，微梳更快、更轻、更便宜。

“在我十年前共同发明微梳以来，集成的微梳芯片已经变得非常重要，看到它们能够实现信息通信和处理的巨大进步，真是令人兴奋，”Moss教授说。“微梳为我们提供了巨大的希望，以满足世界对信息的无尽需求。”

未来的处理器

Xu博士是该研究的共同第一作者，他是斯威本大学的校友，也是莫纳什大学电气和计算机系统工程系的博士后研究员。

“该处理器可以作为任何神经形态硬件的通用超高带宽前端，无论是光学还是电子基的，都可以实现大规模数据的机器学习，实现实时超高带宽数据处理，”Xu博士说。

“我们现在正在看到未来的处理器将会是什么样子。它真正地向我们展示了如何通过微梳的创新使用来扩大处理器的能力，”他继续说。

根据RMIT大学的Mitchell教授说，“该技术适用于所有形式的处理和通信——它将产生巨大的影响。长期来看，我们希望实现芯片上的完全集成系统，从而大大降低成本和能耗。”

斯威本大学和沃尔特和伊丽莎白霍尔研究所的Damien Hicks教授支持该研究团队。

“卷积神经网络是人工智能革命的核心，但现有的硅技术越来越成为处理速度和能效的瓶颈，”Hicks教授说。

“这一突破表明新的光学技术如何使这些网络更快、更高效，这是跨学科思维的深刻体现，具有灵感和勇气，将一个领域的想法用于解决另一个领域的基本问题，”他继续说。