以光速加速AI計算

人工智能和機器學習已經成為我們在線日常生活不可或缺的一部分。例如，搜索引擎(例如Google)使用智能排名算法，而視頻流服務(例如Netflix)則使用機器學習來個性化電影推薦。

隨著對在線AI的需求持續增長，加快AI性能并找到降低能耗的方法的需求也在增長。

現在，由華盛頓大學領導的團隊提出了一個可以提供幫助的系統：使用相變材料的光學計算核心原型。該系統快速，高效節能，并且能夠加速AI和機器學習中使用的神經網絡。該技術也是可擴展的，可直接應用于云計算。

“我們開發的硬件經過優化，可以運行人工神經網絡算法，這實際上是AI和機器學習的骨干算法，”威斯康星大學電氣與計算機工程與物理學副教授，高級作者Mo Li說。“這項研究進展將使AI中心和云計算更加節能，并且運行速度更快。”

該團隊是世界上第一個在光學計算中使用相變材料來通過人工神經網絡進行圖像識別的團隊。識別照片中的圖像是人類容易完成的事情，但是對AI的計算要求很高。由于圖像識別需要大量計算，因此被認為是神經網絡計算速度和精度的基準測試。該團隊證明，運行人工神經網絡的光學計算核心可以輕松通過此測試。

威斯康星大學電子與計算機工程系研究生吳昌明說：“光學計算最初是在1980年代出現的，但后來在微電子學的陰影下逐漸消失。” “現在，由于摩爾定律的終結，集成光子技術的進步以及人工智能計算的需求，它已經得到了改進。這非常令人興奮。”