摘要：随着深度神经网络模型的规模与复杂性持续攀升，它们为高强度机器学习应用注入了前所未有的动力，却也让传统电子计算硬件的性能极限遭受严峻考验。尽管光子硬件凭借光速计算的潜力，在速度与能效上远超传统计算方案，但以往，某些神经网络计算任务仍无法完全由光子设备独立承担，不
随着深度神经网络模型的规模与复杂性持续攀升，它们为高强度机器学习应用注入了前所未有的动力，却也让传统电子计算硬件的性能极限遭受严峻考验。尽管光子硬件凭借光速计算的潜力，在速度与能效上远超传统计算方案，但以往，某些神经网络计算任务仍无法完全由光子设备独立承担，不得不依赖芯片外的电子元件或其他辅助手段，这无疑限制了其速度与能效的进一步提升。
历经十多年的潜心钻研，MIT携手多家科研机构，终于攻克了这一技术难关，成功研发出一款革命性的全集成光子芯片。这款光子处理器能够完全在芯片内部，以光学方式高效执行深度神经网络的所有核心计算任务。
在机器学习分类任务中，该光学设备的表现尤为亮眼，不仅用时不足半纳秒，而且准确率高达92%以上，其性能足以与传统硬件相媲美。更值得一提的是，该芯片由多个紧密相连的模块构成，形成了一个功能强大的光学神经网络。此外，通过商业代工制造的方式，该技术的规模化应用与电子设备集成变得更加便捷。
展望未来，这款光子处理器有望在激光雷达、天文与粒子物理研究，以及高速通信等计算密集型应用中，提供更为快速、高效的深度学习支持。
“在许多应用场景中，计算速度的重要性不亚于模型性能。如今，我们拥有了一个端到端的系统，能够在纳秒级时间内完成神经网络的光学计算，这为我们探索更高层次的应用与算法开辟了全新的道路。”该研究项目的领军人物Saumil Bandyopadhyay表示。他不仅是MIT量子光子与人工智能研究组的访问科学家，还担任NTT研究所的博士后研究员。
此外，该项目还汇聚了众多杰出的研究者，包括Alexander Sludds、Nicholas Harris、Darius Bunandar、Stefan Krastanov（曾任MIT电子研究实验室研究科学家，现任马萨诸塞大学阿默斯特分校助理教授）、Ryan Hamerly（MIT访问科学家，NTT研究所高级科学家）、Matthew Streshinsky（前诺基亚硅光子部门负责人，Enosemi联合创始人兼首席执行官）、Michael Hochberg（Periplous LLC总裁），以及论文的主要作者、MIT电气工程与计算机科学系教授Dirk Englund（同时担任MIT量子光子与人工智能研究组和电子研究实验室负责人）。
01
光子引擎：驱动机器学习新纪元
深度神经网络，这一由多层紧密相连的神经元节点构成的复杂结构，如同大脑中的神经网络一般，对输入数据进行精细的操作与加工，最终生成具有意义的输出。在这个精妙的过程中，矩阵乘法作为线性代数的核心操作，扮演着至关重要的角色。它如同一座桥梁，连接着深度神经网络中的各个层级，使数据在传递与转换中逐步演化，直至达到我们期望的输出状态。
然而，深度神经网络的强大之处远不止于此。除了这些基础的线性操作外，它还需要执行一系列非线性操作，如激活函数等。这些非线性操作如同深度神经网络中的魔法钥匙，为模型解锁了学习复杂模式的能力。它们赋予了深度神经网络以独特的魅力，使其能够应对各种复杂问题，展现出惊人的智慧与力量。
早在2017年，Englund教授的研究团队便携手物理学教授Marin Soljačić的实验室，共同探索光学神经网络的可能性。他们成功研发出了一种基于单片光子芯片的光学神经网络，该网络能够利用光的速度优势，高效地完成矩阵乘法等线性操作。这一成果在当时引起了广泛的关注与赞誉，被视为光学神经网络领域的一大突破。
然而，尽管这款光学神经网络在线性操作方面表现出色，但在非线性操作方面却遇到了难以逾越的障碍。由于光子之间难以相互作用，触发光学非线性需要消耗大量的能量。因此，构建一个能够可扩展地执行非线性操作的光学系统成为了研究团队面临的一大挑战。
面对这一挑战，研究团队并未气馁。他们深知，只有不断突破与创新，才能推动光学神经网络领域的发展。于是，他们投入了大量的时间与精力，终于研发出了一种名为非线性光学功能单元（NOFU）的创新设备。这款设备巧妙地结合了电子与光学技术，使得在芯片上实现非线性操作成为可能。它的出现，如同一把钥匙，打开了光学神经网络非线性操作的大门。
在NOFU的助力下，研究团队在光子芯片上构建了一个功能更为强大的光学深度神经网络。这个网络采用了三层设备的设计，将线性和非线性操作完美地结合在一起。它不仅能够高效地处理数据，还能够学习复杂的模式，展现出惊人的智能与灵活性。这一成果再次证明了光学神经网络在机器学习领域的巨大潜力与价值。
随着技术的不断发展与进步，光学神经网络将逐渐走向成熟与完善。它有望在未来成为机器学习领域的主流技术之一，为各种应用场景提供高效、智能的解决方案。同时，我们也期待着更多的创新与研究能够涌现出来，推动光学神经网络领域不断向前发展，为人类社会创造更多的价值与福祉。
在未来的日子里，我们或许将看到光学神经网络在自动驾驶、智能医疗、智能家居等领域发挥重要作用。它将如同一双无形的眼睛，洞察着世界的每一个角落，为我们提供更加精准、智能的服务与体验。而这一切的起点，正是那些默默耕耘在光学神经网络领域的科学家们所做出的卓越贡献。
02
一体化光学网络：重塑信息传输的未来
研究团队精心打造的这一创新系统，从设计之初便巧妙地将深度神经网络的复杂参数编织进光信号的细腻纹理之中。随后，这些承载着智慧之光的光信号被引导至一组精密可编程的光束分离器，它们如同光的指挥家，精准地对输入数据进行矩阵乘法的优雅演绎。这一过程不仅展现了光学计算的独特魅力，更将深度学习的智慧之光洒向了更广阔的领域。
随着数据的流转，它们被巧妙地传递至非线性光学功能单元（NOFU），这里，少量光信号被精心引导至光电二极管，完成了一次从光到电的华丽转身——光信号被转化为电流，非线性运算的奥秘得以在电光交织中悄然实现。这一转换过程无需外部放大器的助力，能耗之低，令人叹为观止。研究主要成员Bandyopadhyay自豪地表示：“在整个计算流程中，我们始终保持着操作的光学本质，直至最后一步读取结果。这种设计使我们能够突破速度的极限，实现前所未有的超低延迟。”
超低延迟的奇迹不仅让团队在芯片上训练深度神经网络变得高效而轻松，这种被称为“原位训练”的过程，在传统数字硬件上往往需要耗费巨大的能量。而在这片光学芯片上，一切都变得那么自然、那么流畅。“这一技术无疑为那些直接处理光信号的系统，如导航、通信等领域，带来了革命性的改变。同时，它也适用于那些需要实时学习的智能设备，让智能的触角能够更快地延伸至世界的每一个角落。”Bandyopadhyay的话语中充满了对未来的憧憬。
在严格的训练测试中，这一光子系统展现出了惊人的准确率——超过96%的精度，在推理阶段也
达到了92%以上的优秀表现，与传统硬件相比毫不逊色。更令人惊叹的是，它能够在不到半纳秒的时间内完成关键计算，速度之快，令人咋舌。Englund教授深感自豪地说：“这项研究不仅证明了计算的本质——将输入映射为输出——可以通过全新的线性与非线性物理架构得以实现，更揭示了计算与资源投入之间全新的比例关系，为未来的计算科学开辟了新的道路。”
值得一提的是，整个电路的生产过程与制造CMOS计算机芯片的基础设施和代工工艺完美兼容。这意味着，我们可以利用现有的成熟技术，实现这一创新芯片的大规模生产，并将制造过程中的误差降至极低水平。这不仅降低了生产成本，更提高了芯片的可靠性和稳定性。
展望未来，Bandyopadhyay指出，团队将致力于扩大设备的规模，并与现实中的电子系统（如摄像头、通信系统等）实现无缝集成。这将为光学计算技术在更广泛领域的应用奠定坚实的基础。同时，团队还计划深入探索能够充分利用光学优势的算法，以期实现更快、更高效的系统训练。这些努力不仅将推动光学计算技术的发展，更将为人类社会的智能化进程注入新的活力。
这项研究能够顺利进行，离不开美国国家科学基金会、美国空军科学研究办公室和NTT研究所的大力资助。正是有了这些机构的支持与鼓励，研究团队才能够勇往直前，不断突破，最终取得这一令人瞩目的成果。未来，随着技术的不断成熟和应用领域的不断拓展，我们有理由相信，光学计算技术将为人类社会的智能化进程贡献更多的力量。
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来源：华远系统一点号