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开端：内容编译自phys，谢谢。
现时最尖刻的机器学习应用所秉承的深度神经集结模子照旧变得如斯庞杂和复杂，冲突了传统电子计较硬件的极限。
子硬件不错垄断光进行机器学习计较，是一种速率更快、更节能的替代决议。然而，有些类型的神经集结计较光子缔造无法实践，需要使用片外电子缔造或其他会影响速率和效果的时期。
经过十年的照顾，麻省理工学院等机构的科学家设备出了一种新式光子芯片，不错克服这些毁坏。他们展示了一种豪阔集成的光子处理器，不错在芯片上以光学口头实践深度神经集结的所干系键计较。
该照顾发表在《当然光子学》杂志上。
该光学缔造概况在不到半纳秒的时期内完成机器学习分类任务的要害计较，同期终了出奇 92% 的准确率，其性能与传统硬件荒谬。
该芯片由酿成光学神经集结的互连模块构成，秉承生意代工工艺制造，可终了该时期的蔓延并将其集成到电子家具中。
从长久来看，光子处理器不错终了更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天文体和粒子物理学的科学照顾或高速电信等计较条目高的应用。
“在很厚情况下，繁重的不单是是模子的进展怎样，还有你能多快获取谜底。现在咱们有了一个端到端系统，不错在纳秒的时期圭臬上运行光学神经集结，咱们不错运行在更高的档次上念念考应用关节和算法，”电子照顾实验室 (RLE) 量子光子学和东谈主工智能组的客座科学家、NTT Research, Inc. 的博士后 Saumil Bandyopadhyay 说谈，他是新芯片论文的主要作家。
与 Bandyopadhyay 一齐参与撰写论文的还有 Alexander Sludds 博士、资深作家、电气工程与计较机科学系教会、量子光子学与东谈主工智能组及 RLE 首席照顾员 Dirk Englund 等东谈主。
垄断光进行机器学习
深度神经集结由好多相互通顺的节点层或神经元构成，这些节点层或神经元对输入数据进行操作以产生输出。深度神经汇注首的一个要害操作是使用线性代数进行矩阵乘法，这会在数据从一层传递到另一层时对其进行转机。
但除了这些线性运算以外，深度神经集结还实践非线性运算，匡助模子学习更复杂的模式。非线性运算（如激活函数）使深度神经集结概况科罚复杂问题。
2017 年，Englund 团队与 Marin Soljačić（塞西尔和艾达格林物理学教会）实验室的照顾东谈主员联结，在单个光子芯片上展示了一种光学神经集结，不错用光进行矩阵乘法。
但其时该缔造无法在芯片上进行非线性运算，必须将光学数据转机成电信号，再送到数字处理器进行非线性运算。
“光学中的非线性相当具有挑战性，因为光子之间并辞谢易相互作用。这使得触发光学非线性相当耗电，因此构建一个可蔓延的系统变得具有挑战性，”Bandyopadhyay 诠释谈。
他们通过野心一种称为非线性光学功能单位（NOFU）的缔造克服了这一挑战，该缔造荟萃电子学和光学时期在芯片上终了非线性操作。
照顾东谈主员垄断三层实践线性和非线性运算的缔造，在光子芯片上构建了光学深度神经集结。
全面集成的集结
最初，他们的系统将深度神经集结的参数编码为光。然后，2017 年论文中演示的可编程分束器阵列对这些输入实践矩阵乘法。
随后，数据传送至可编程 NOFU，后者通过将小数直快吸入光电二极管（光电二极管将光信号转机为电流）来终了非线性功能。这一历程无需外部放大器，而况花费的能量极少。
“咱们永久处于光学范畴，直到终末咱们想要读出谜底。这使咱们概况终了超低蔓延，”Bandyopadhyay 说谈。
终了如斯低的蔓延使他们概况有用地在芯片上历练深度神经集结，这一历程称为原位历练，常常会花费数字硬件中的无数动力。
他说：“这关于在域内处理光信号的系统（如导航或电信）尤其有用，而况关于想要及时学习的系统也很有用。”
该光子系统在历练测试中终明晰出奇 96% 的准确率，在推理中终明晰出奇 92% 的准确率，这与传统硬件荒谬。此外，该芯片在不到半纳秒的时期内完成要害计较。
恩格伦说：“这项责任标明，计较（其本色是输入到输出的映射）不错编译到线性和非线性物理的新架构上，从而终了从根蒂上不同的计较缩放定律与所需责任量。”
统共电路的制造秉承了与坐褥 CMOS 计较机芯片雷同的基础秩序和代工工艺。这使得芯片概况大范围坐褥，秉承经过考据的时期，在制造历程中险些不会出现任何无理。
Bandyopadhyay 默示，扩大缔造范围并将其与录像头或电信系统等推行寰宇的电子缔造集成将是将来责任的要点。此外，照顾东谈主员但愿探索概况垄断光学上风的算法，以更快、更节能的口头历练系统。
依照惯例还是先上总结：牛尊是连击体系的核心角色，其具有在队友触发连击后的自身再行动效果，且自身的输出也是以连击伤害为主，对于小兵较多的关卡还有一定的群体清杂能力，且3致知后还能辅助队友提升其连击伤害，不过当前版本的连击队友数量虽多，但质量却高低不一，首先要不然就是已有成熟的队伍体系，而使牛尊加入这类队伍的效果则暂时存疑，得靠特定的战斗环境来增加其出战意义，其次要不然就是身处难以上场的窘境，牛尊的上线暂时也无法给这些角色带来质变级别的提升，所以未来如果能有新的连击体系队友加入，想必牛尊的强度肯定会有更好的表现。
据悉，Keria选手于今年11月与T1俱乐部成功续约至2026年。
https://phys.org/news/2024-12-photonic-processor-enable-ultrafast-ai.html
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