据外媒报道，乔治华盛顿大学、加州大学洛杉矶分校和高科技初创公司Optelligence LLC的研究人员合作开发了一种光学卷积神经网络加速器，该加速器可以以每秒数十亿字节的速度处理大量信息。这项技术利用光的并行性开启了一个能够处理光信号的机器学习新时代。应用包括自动驾驶汽车、5G网络、数据中心、生物医学诊断、数据安全等。如今，全球对机器学习硬件的需求大大超过了当前的计算能力。尽管图形处理单元和张量处理单元加速器等最新的电子硬件可以帮助缓解这一问题，但这种硬件也受到串行数据处理的挑战。因为串行处理需要迭代数据处理，并且由于布线和电路的限制，可能会导致延迟。用光学组件取代电子硬件可以通过以非迭代方式简化信息处理来加速机器学习处理。然而，基于光学的机器学习通常受到光学集成电路上组件数量的限制，从而限制了组件之间的连接，而不受空间限制的空间光调制器则被限制为缓慢的编程速度。
为了实现这类光学机器学习系统的突破，傅立叶神经网络研究人员用数字反射镜技术取代了空间光调制器，从而开发出了一个速度提高了100倍的系统。该处理器采用非迭代时序，结合快速编程能力和大规模并行性，使光学机器学习系统的性能甚至超过顶级图形处理单元一个数量级。此外，这只是最初的原型，还有优化的空间。与当前电子机器学习硬件顺序处理信息的范例不同，该处理器使用傅立叶光学概念来处理信息。这种频率滤波概念可以利用数字镜像技术来执行神经网络所需的卷积，就像执行更简单的元素乘法运算一样。Optelligence LLC的联合创始人Hamed Dalir说：“这个原型展示了光加速器的商业发展道路，它已经为网络边缘处理、数据中心和高性能计算系统等各种应用做好了准备
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