這款AI芯片，實現光速級運算

這項研究利用光實現神經計算，能夠打造速度更快、能效更高、尺寸超緊湊的AI加速器。

澳大利亞研究人員研制出一款超緊湊型AI芯片，可借助光的能量、以光速開展計算。

這款納米光子芯片原型由悉尼大學悉尼納米中心完全自主研發，利用光粒子（光子）實現運算。研究人員表示，隨著全球對人工智能的需求持續增長，該原型有望在研發更高能效的 AI 硬件方面發揮重要作用，還可能降低未來計算系統的整體能耗。

傳統計算機芯片依靠電處理信息，即讓微小帶電粒子（電子）在導線中傳輸，這一過程會產生熱量。這款納米光子芯片原型則使用光。光可以在材料中傳輸而不受電阻影響，因此不會像電那樣產生熱量。當光穿過芯片內的納米結構時，這些結構會自動完成計算。

芯片上的納米結構尺寸僅數十微米，與一根頭發的寬度大致相當。這些納米結構共同構成神經網絡：模擬人腦的人工神經元，可完成識別與計算任務。該原型能在皮秒級（萬億分之一秒）內完成計算，這正是光穿過納米結構所需的時間。

研究人員指出，光子技術的優勢在于運算速度大幅提升，可達到光速級別；且該技術用光而非電工作，與當前需要消耗大量水和能源的數據中心形成鮮明對比。

悉尼大學電氣與計算機工程學院教授、光子學研究團隊負責人Xiaoke Yi表示：“我們重新構想了光子學如何用于設計新型高能效、超高速計算機處理芯片。人工智能正日益受到能耗問題的制約。這項研究利用光實現神經計算，能夠打造速度更快、能效更高、尺寸超緊湊的 AI 加速器。”

為驗證這項技術，研究人員對該納米光子芯片進行訓練，使其對超過 1 萬張生物醫學圖像進行分類，包括乳腺、胸部與腹部核磁共振掃描圖像。在模擬與實驗中，該納米光子神經網絡的分類準確率達到約 90% 至 99%。該技術為構建可持續 AI 基礎設施提供了可行路徑，既能支撐不斷增長的計算需求，又不會讓功耗同步上升。

光子學（以光子為基礎的電子學）是研究調控光粒子的學科，已應用于激光、光纖網絡、醫學成像等日常技術。但將光子學用于計算機處理，是近年來才開始探索的方向；隨著 AI 需求激增，相關研究愈發緊迫。參與該原型設計與核心實現的博士生喬爾?斯韋德表示，該原型證明可以將智能直接嵌入納米級光子結構中。

十多年來，悉尼大學光子學研究團隊長期致力于突破光子學的技術極限，推動技術升級，包括利用光子學應對無線通信挑戰，以及研發可檢測環境中化學或生物痕量物質的先進傳感技術。在納米光子芯片原型測試成功后，Xiaoke Yi團隊正推進該技術，致力于研發更大規模的光子神經網絡。

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