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宾州大学开发出硅光子芯片取代硅芯片，加快AI训练
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美国宾州大学的工程师开发了一种新芯片，它使用光波而不是电力来执行训练人工智能
(AI)所必需的复杂数学。 该芯片有可能从根本上加快电脑的处理速度，同时降低能源消
耗。
今天，人类正在建造每秒可以执行五千万次运算的百亿亿次(quintillion)之超级电脑。
近年来的这一些努力，尽管让运算规模逐步有所增加，但宾州大学发现所有运算技术仍遵
循20世纪60年代首次使用的原理进行。
原本研究人员一直致力于开发基于量子力学(Quantum Mechanics)的运算系统，但要让量
子电脑获得广泛使用，预计至少还需要几年的时间。如今随着AI模型在技术上的爆炸性成
长导致了对能够处理大量资讯的电脑的需求。然而，其发现低效率的运算系统导致能源的
高消耗。
宾州大学工程与应用科学学院教授 Nader Enghata 领导的团队设计了一种硅光子(SiPh)
芯片，可以利用光进行数学运算。该团队转向光，因为它是人类已知的最快的数据传输方
式。然而，使用广泛丰富的硅可确保该技术能够快速扩展。
他们的目标是开发一个平台来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，而神经网络是当今人工智能工具的电脑架构。
他们透过使特定区域的硅变薄（例如150奈米）而不是使用高度均匀的硅芯片来实现这一
目标。这些高度的变化，在无需添加任何其他材料之下，使他们能够控制光在芯片中的传
播方法。因为高度的变化可以分布，使光以特定的模式散射，从而使芯片能够以光速执行
数学运算。
这一研究团队表示，这种新设计已经准备好用于商业应用。研究人员联系一家商业晶圆代
工厂来制造他们的SiPh芯片。由于晶圆代工厂只能设计市场上现有尺寸的芯片，因此必须
对芯片设计进行相应修改并立即准备部署。
研究团队表示，SiPh芯片可以取代现今许多公司用来训练和分类AI模型的绘图处理器
(GPU)。他们建议 SiPh平台可以作为AI公司使用的现有基础设施的附加元件。
除了能够更快地执行运算和更少的电力消耗之外，SiPh芯片还可以解决资料隐私问题。由
于芯片可以平行执行多个运算，因此在执行运算时，不需要将资讯储存在工作内存中。
由于没有人可以侵入不存在的内存来存取你的讯息，所以其能够解决资料隐私的问题。