日本产业技术综合研究所(产综研)平台光子学研究中心高级研究员Guangwei Cong等人,与日本电报电话公司合作,开发了一种使用硅光集成电路代替电子电路的超低延迟和低功耗的神经网络运算技术。

 

该技术是一种使用光学集成电路进行机器学习计算的技术。待分析的多维数据的电信号通过集成在光集成电路中的大量光干涉仪,分别输入到光集成电路的不同输入端口,转换成光信号,进一步处理。然后,将计算结果作为多个输出端口的光强度分布输出。

 

通过使用该技术,仅使用光学集成电路就可以实现神经网络运算,而无需通过电路。在这种神经网络运算中,只需通过固定参数的光集成电路传播光即可完成运算,无需像数字电子电路那样进行顺序切换,从而使延迟时间小于电子电路的1/1,000,并且可以以十分之一的功耗进行计算。此外,由于光学电路可以使用比电子电路快十倍的时钟,因此可以增加单位时间处理的数据量。由于这些特点,该技术有望应用于补充数字电子电路的人工智能加速器。

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作者 gan, lanjie