研究人员开发出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，斯文本大学科技团队领导的国际研究团队开发出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，意味着它可以处理超大规模数据。

该研究成果发表在《自然》杂志上。

由斯文本大学的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。他们能够创建一个可以比以前任何一个都快1000倍的光学神经形态处理器。该系统还可以处理超大规模图像，这对于人脸识别至关重要，因为以前的光学处理器在这方面都失败了。

莫斯教授是斯文本大学光学科学中心的主任，他被澳大利亚媒体评为物理和数学领域最顶尖的研究人员之一。

“这一突破是通过‘光学微梳’实现的，就像我们在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

像谷歌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来实现这一点，该技术涉及同时在时间、波长和空间维度上交错数据，通过集成微梳源来实现。

对于那些不知道微梳的人来说，微梳是一种新设备，包括数百个高质量的红外激光器，集成在一个芯片上。与其他光学源相比，微梳速度更快，重量更轻，成本更低。

“在过去的10年里，我与他人共同发明了集成微梳芯片，它们已经变得非常重要，看到它们在信息通信和处理方面取得如此巨大的进步，真是令人兴奋，”莫斯教授说。“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

徐博士是该研究的共同第一作者，他是斯文本大学的校友和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础的，实现大规模数据的机器学习和实时超高带宽数据处理，”徐博士说。

“我们现在正在看到未来的处理器将会是什么样子。它真正地展示了我们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大学的米切尔教授，“这种技术适用于所有形式的处理和通信——它将产生巨大的影响。从长远来看，我们希望实现完全集成的芯片系统，极大地降低成本和能耗。”

斯文本大学和沃尔特与伊丽莎白霍尔研究所的达米恩·希克斯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，”希克斯教授说。

“这一突破表明，新的光学技术如何使这些网络更快、更高效，并证明了跨学科思维的好处，通过从一个领域获取灵感和勇气，解决另一个领域的基本问题，”他继续说。