据国外媒体报道，波士顿初创公司Lightmatter、哈佛大学和波士顿大学团队宣布了一项由IARPA资助的联合研究项目，旨在开发Lightmatter用于自动驾驶汽车的“电光光子计算”(EPiC)解决方案。解决高性能、低延迟和节能计算能力的问题。
(来源:Lightmatter)
Lightmatter是一家致力于开发光子处理器和互连技术的公司。Lightmatter表示，预计到2028年，全球自动驾驶汽车市场将成为一个价值110亿美元的行业，但该行业仍然存在一个主要的技术障碍，即不限制车辆里程和电池寿命的车载计算系统的可用性。
莱特马特说:“EPiC解决方案的进展对于克服这一挑战至关重要。”IARPA项目由Lightmatter首席科学家Darius Bunandar和来自波士顿和哈佛的教授Ajay Joshi和Vijay Janapa Reddi共同领导。Darius Bunandar表示:“自动驾驶汽车行业需要克服这一重大技术障碍，才能真正提高续航里程，因此需要足够强大的车载计算能力，在不消耗大量能源的情况下，支持每秒数万亿次计算。”
Lightmatter表示:“传感器可能包括雷达、激光雷达、摄像头和其他驾驶辅助设备。如何降低自动驾驶汽车的功耗，在提供有竞争力的汽车续航里程和性能方面非常重要。”
为了实现L4自动驾驶，需要增加传感器的数量和分辨率，而不需要手动控制。然而，Lightmatter认为，在这种车辆中部署更多的传感器单元不是一个选项，因为这将使传统车载计算机的功耗增加到不可持续的水平。
该公司还表示，传统的体管缩放将无法满足上述要求，因为自动驾驶汽车中深度学习应用所需的高级算法需要一种全新的计算机设计方法，即基于光子的方法。
Lightmatter认为，其混合电光子方法将能够提供每秒所需的运算次数，同时比传统处理器消耗更少的能量。莱特马特说:“该团队的方法非常有竞争力，主要是因为它可以在现有的制造设施中使用标准的半导体制造和外包的半导体组装和测试(OSAT)工艺来制造基于光子芯片的计算系统。在EPiC系统中，光子学用于执行大规模矩阵计算，而电子学用于执行非线性运算和存储。”
对于自动驾驶汽车来说，EPiC系统可以与传感器完全集成，共同执行传感、测绘和规划操作，同时克服纯电子计算机的功率和性能限制。据国外媒体报道，波士顿初创公司Lightmatter、哈佛大学和波士顿大学团队宣布了一项由IARPA资助的联合研究项目，旨在开发Lightmatter用于自动驾驶汽车的“电光光子计算”(EPiC)解决方案。解决高性能、低延迟和节能计算能力的问题。
(来源:Lightmatter)
Lightmatter是一家致力于开发光子处理器和互连技术的公司。Lightmatter表示，预计到2028年，全球自动驾驶汽车市场将成为一个价值110亿美元的行业，但该行业仍然存在一个主要的技术障碍，即不限制车辆里程和电池寿命的车载计算系统的可用性。
莱特马特说:“EPiC解决方案的进展对于克服这一挑战至关重要。”IARPA项目由Lightmatter首席科学家Darius Bunandar和来自波士顿和哈佛的教授Ajay Joshi和Vijay Janapa Reddi共同领导。Darius Bunandar表示:“自动驾驶汽车行业需要克服这一重大技术障碍，才能真正提高续航里程，因此需要足够强大的车载计算能力，在不消耗大量能源的情况下，支持每秒数万亿次计算。”
Lightmatter表示:“传感器可能包括雷达、激光雷达、摄像头和其他驾驶辅助设备。如何降低自动驾驶汽车的功耗，在提供有竞争力的汽车续航里程和性能方面非常重要。”
为了实现L4自动驾驶，需要增加传感器的数量和分辨率，而不需要手动控制。然而，莱特曼认为，在这样的v中部署更多的传感器单元……环境倡议理事会不是一个选项，因为它将把传统的车载计算机的功耗增加到不可持续的水平。
该公司还表示，传统的体管缩放将无法满足上述要求，因为自动驾驶汽车中深度学习应用所需的高级算法需要一种全新的计算机设计方法，即基于光子的方法。
Lightmatter认为，其混合电光子方法将能够提供每秒所需的运算次数，同时比传统处理器消耗更少的能量。莱特马特说:“该团队的方法非常有竞争力，主要是因为它可以在现有的制造设施中使用标准的半导体制造和外包的半导体组装和测试(OSAT)工艺来制造基于光子芯片的计算系统。在EPiC系统中，光子学用于执行大规模矩阵计算，而电子学用于执行非线性运算和存储。”
对于自动驾驶汽车来说，EPiC系统可以与传感器完全集成，共同执行传感、测绘和规划操作，同时克服纯电子计算机的功率和性能限制。
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