可擴展光芯片每秒分類(lèi)近20億張圖像

  ICC訊 美國科學(xué)家在最新一期《自然》雜志發(fā)表論文稱(chēng)，他們開(kāi)發(fā)了首塊可擴展的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的光子芯片，每秒可對20億張圖像進(jìn)行直接分類(lèi)，而無(wú)需時(shí)鐘、傳感器或大內存模塊，有望促進(jìn)人臉識別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的發(fā)展。

  模仿人腦工作的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )現在通常為計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別等提供支持。目前數字芯片上的消費級圖像分類(lèi)技術(shù)每秒可執行數十億次計算，速度足以滿(mǎn)足大多數應用，但更復雜的圖像，如識別運動(dòng)物體、3D物體或人體顯微細胞分類(lèi)仍面臨不少障礙。

  首先，這些系統通常使用基于數字時(shí)鐘的平臺，如圖形處理單元（GPU）來(lái)實(shí)現，這將它們的計算速度限制在時(shí)鐘頻率上，計算必須逐個(gè)進(jìn)行。其次，傳統電子設備將內存和處理單元分開(kāi)，數據穿梭耗費時(shí)間。此外，原始圖像數據通常需要轉換為數字電子信號，耗時(shí)較長(cháng)，而且需要大內存單元來(lái)存儲圖像和視頻，引發(fā)潛在的隱私問(wèn)題。

  鑒于此，賓夕法尼亞大學(xué)電氣和系統工程副教授弗瑞茲·阿發(fā)雷托尼等人開(kāi)發(fā)出一款可擴展芯片，每秒可對近20億張圖像進(jìn)行分類(lèi)。這是第一個(gè)完全在集成光子設備上以可擴展方式實(shí)現的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，整個(gè)芯片大小只有9.3平方毫米，消除了傳統計算機芯片中的4個(gè)主要耗時(shí)障礙：光信號到電信號的轉換、將輸入數據轉換為二進(jìn)制格式、大存儲模塊以及基于時(shí)鐘的計算。

  阿發(fā)雷托尼解釋說(shuō)，該芯片上的光學(xué)神經(jīng)元通過(guò)光線(xiàn)相互連接，形成一個(gè)由許多“神經(jīng)元層”組成的深層網(wǎng)絡(luò )。信息通過(guò)“神經(jīng)元層”傳遞，每一步都對圖像分類(lèi)，使快速處理信息成為可能，最新芯片可在半納秒內完成整個(gè)圖像分類(lèi)，而傳統數字計算機芯片在同樣時(shí)間內只能完成一個(gè)計算步驟。

  研究人員表示，可通過(guò)添加更多神經(jīng)層來(lái)擴展這一深層網(wǎng)絡(luò )，使芯片能以更高分辨率讀取更復雜圖像中的數據。此外，任何可轉換為光的信號，如音頻和語(yǔ)音，都可使用這項技術(shù)幾乎瞬間進(jìn)行分類(lèi)。