新型芯片为光速人工智能计算开启大门

宾夕法尼亚大学的工程师开发了一种新的芯片，该芯片使用光波而不是电来执行训练人工智能所必需的复杂数学运算。该芯片有可能从根本上加快计算机的处理速度，同时降低其能耗。

硅光子（SiPh）芯片的设计是第一个将本杰明·富兰克林奖章获得者与H. Nedwill Ramsey教授纳德·恩格塔在纳米尺度操纵材料的开创性研究结合在一起，利用光（最快的通信方式）与SiPh平台进行数学计算，SiPh平台使用硅，这是一种廉价、丰富的元素，用于大规模生产计算机芯片。

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光波与物质的相互作用代表了开发计算机的一种可能途径，该计算机可以取代当今芯片的局限性，这些芯片基本上基于与20世纪60年代计算革命初期芯片相同的原理。

在《自然·光子学》上发表的一篇论文中，Engheta团队与电气与系统工程副教授Firooz Aflatouni合作，描述了新芯片的开发过程。

Engheta说：“我们决定联手，利用阿夫拉图尼的研究小组率先开发纳米级硅器件这一事实。”

他们的目标是开发一个平台，用于执行所谓的向量矩阵乘法，这是神经网络开发和功能中的核心数学运算，神经网络是当今人工智能工具的计算机架构。

Engheta解释说：“与其使用高度均匀的硅片，不如将硅片做得更薄，比如150纳米”，但只在特定区域。这些高度变化——不添加任何其他材料——提供了一种控制光在芯片中传播的方法，因为高度变化可以分布导致光以特定模式散射，使芯片以光速进行数学计算。

Aflatouni说，由于生产芯片的商业代工厂所施加的限制，这种设计已经准备好用于商业应用，并且可能适用于图形处理单元（GPU），随着人们对开发新人工智能系统的广泛兴趣，对GPU的需求急剧增加。

Aflatouni说：“他们可以将硅光子平台作为附加组件，然后你可以加快训练和分类。”

除了速度更快、能耗更低之外，Engheta和Aflatouni的芯片还具有隐私优势：由于许多计算可以同时进行，因此不需要将敏感信息存储在计算机的工作存储器中，从而使未来由这种技术驱动的计算机几乎无法被黑客入侵。

Aflatouni说：“没有人可以侵入不存在的内存来访问你的信息。”

相关其他合著者包括宾夕法尼亚大学工程学院的 Vahid Nikkhah、Ali Pirmoradi、Farshid Ashtiani 和 Brian Edwards。

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