賓夕法尼亞大學(xué)工程師成功研發(fā)出全新芯片，該芯片利用光取代傳統(tǒng)電，執(zhí)行人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)所需之復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算。此舉有望大幅提升計算機(jī)運(yùn)算效率并節(jié)約能源。最新的科研進(jìn)展已發(fā)表于《自然·光子學(xué)》期刊。

這種新式芯片首次巧妙地融合了納米尺度物質(zhì)操作先驅(qū)納德·恩赫塔和硅光子（SiPh）平臺理念。其中，恩赫塔通過光的運(yùn)用提高數(shù)學(xué)計算速率，而硅光子平臺則應(yīng)用硅元素——廣泛用于制造電腦芯片的經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且產(chǎn)量充足的材料。

光與物質(zhì)之間的微妙互動為構(gòu)建新型計算機(jī)鋪平了道路，這一路徑超越了現(xiàn)有芯片的局限。新款芯片原理類似于20世紀(jì)60年代初計算革新時代的早期芯片。

論文詳述了這款芯片的開發(fā)流程以及旨在執(zhí)行向量矩陣乘法的目標(biāo)。以往，向量矩陣乘法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)及運(yùn)作的關(guān)鍵數(shù)學(xué)操作，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代計算機(jī)體系中的重要支柱，支持AI工具運(yùn)作。

恩赫塔解釋道，可選擇將硅晶片厚度降至150納米，并采用高度不均的材料，確保材料特性只在部分區(qū)域發(fā)生變化。這種高度差異可有效操控芯片內(nèi)光線的傳輸方式，使得光線以特定模式散射，進(jìn)而賦予芯片以光速完成數(shù)學(xué)運(yùn)算的能力。

這款新型芯片不僅具備高速運(yùn)轉(zhuǎn)和高效能的優(yōu)點(diǎn)，還有保護(hù)數(shù)據(jù)私密性的突出特點(diǎn)。由于大量計算可并發(fā)進(jìn)行，無需在計算機(jī)內(nèi)存中存儲敏感信息，因此采用這類技術(shù)的未來計算機(jī)將會難以受到攻擊。

直觀來看，計算機(jī)的功效主要依賴于其各零部件的運(yùn)行速率和排列密度。相較于電力，光在這兩方面表現(xiàn)更為出色。借助光束替代電子或電流進(jìn)行計算和存儲，信息處理更豐富，算力更強(qiáng)勁且耗電量更小，顯然更適應(yīng)未來AI與人機(jī)交互的計算需求。盡管這項(xiàng)研究前景廣闊且頗具優(yōu)勢，然而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用仍需繼續(xù)深入探索與完善。