如果问一个问题——需要展开深度神经网络计算出来的芯片有哪些？大家得出的答案有可能五花八门：CPU、GPU、DSP、NPU……过去几年里，电子计算早已沦为构建人工智能算法——特别是在是深度神经网络模型——最重要的算力承托。尽管明确的硬件架构各有不同，但一言以蔽之，都是使用了冯诺依曼型的计算出来原理，即VLSI（超大规模集成电路）的“电子＋逻辑”信息处理模式，以简单的逻辑电路和处理器芯片来已完成计算出来任务。但是电子方法有其先天缺失：一是信号之间更容易互相阻碍，对必须高密度相连的神经网络带给一定的艰难；二是能源需求太高，造成计算成本居高不下。

在以AI为主旋律的“数字基础设施”大规模愈演愈烈前夜，在算力上未雨绸缪，大自然也就出了学术界和产业界联合注目的头等大事。最近，明斯特大学、牛津大学和埃克塞特大学的研究人员就联合构建了一项新的计算出来芯片，使用光学系统来协助神经网络展开“自学”，以此构建计算出来、辨识等不道德。

不过，无论是光学计算出来，还是类脑芯片，类似于的拒斥只不过在学界早已有之，并且由于自身的局限性仍然进展较慢。那么，光学深度自学芯片的经常出现，否知道突破了先天的技术桎梏，又意味著哪些新的产业机遇呢？光学计算出来＋深度神经网络的“搅和”历史在讲解新的计算出来硬件之前，再行言简意赅地答案一下大家心中有可能不存在的疑惑——光究竟是如何展开计算出来的？又为什么比电子方法更加有优势呢？我们告诉，深度自学神经网络是仿效人类大脑神经元的运营方式而来的。

在每一层中，来自上一层（或者输出源）的信号经由神经元处置，将结果和前向信号传拿着下一层的神经元。很似乎，这种计算出来方式必须倚赖神经元之间的大量、动态的相连才能已完成，不会对大多数用于电子方法的集成电路导致压力。因此，大家争相开始研究其他硬件，光学芯片因此沦为“全村的期望”。

2017年，MIT的研究人员就研发出有了一种用于光子技术构建神经网络的方法。他们用于一系列相互连接的波导管（传输微波波段的电磁波装置），来为特定的计算出来编程。而处理器则通过一系列耦合光子波导来引领光线，因此只必须运用镜片转变光线的方向，就可以达成协议运算。

可编程、低能耗，听得一起是不是棒棒哒？不过这种方式打造出的硬件准确率觉得是不过于令人满意，只有77％，被传统方法吊打的节奏啊。不过科学家们并没认输，2018年加州大学洛杉矶分校的科学家们又将光学深度自学送上了《Science》杂志。

这次，科学家们使用3D打印机的方式生产出有了一种仅有光学的深度自学框架D2NN。非常简单来说，研究人员训练出有了需要辨识有所不同数据类型的光学网络模型，并为它们分别创立了模型，该模型由多个像素层构成，每个像素之间如同神经元一样展开相连，并通过光来传输信息。然后，研究人员使用五层3D打印机塑料对建模模型展开物理重现，固态成品的探测器就可以通过物体表面光线的光来辨别出有适当的分类结果。

这种由光学元件填充而出的神经网络硬件，准确率能超过91．75％，成本比较低廉，但是却很难做器件的小型化，无法处置简单的数据及图像分析，而且所有参数3D打印机之后就无法被再度编程了。（用于3D打印机的“人工神经网络”芯片）总结一下就是，此前的研究都对光学计算出来＋神经网络的解决方案明确提出了自己的方法，但带给的问题少于答案，科学家们被迫之后探寻。仅有光学神经神经元系统：能否创下光学计算出来的进程？5月8日，来自德国明斯特大学的科学家将其研究成果公布在了《Nature》杂志上。论文《All－opticalspikingneurosynapticnetworkswithself－learningcapabilities》（具备自自学功能的全光学尖峰神经神经元网络），明确提出了一种可以在毫米级光子芯片上构建的全光学神经网络。

研究人员是这么设想的：输出的数据（即光波导）可以被微米级环状谐振器调制成有所不同的波长，然后流经网络并逗留在光学微芯片上。接着利用构建在一起的热力学材料，来构建权重调制，这种物质可以由光启动时明显的变化，非常适合仿真神经元和神经元之间的“冲动”。信息在光学神经网络中的传输，就样子是两组人（单个波导的两条路径）同时在玩传声游戏，必须于隔年的距离较为近，来避免另一个组的声音阻碍（耦合）。同时还无法有人乱开脑洞急转弯，怕传话内容南辕北辙（光离开了波导）。

因此，在每个组的传话过程中，都派遣一个小秘书（热力学材料），根据每组任务（权重）的有所不同，在每次传送过程中（微环谐振器的入口和出口处），对队员们向上传送的信息展开微调，将被传错／改动的信息废黜，这样就能最大限度地确保每个队伍向后传送的信息，既能维持差异，又充足精确。为了证明这一点，研究人员研发了一个由四个人工神经元和60个神经元构成的芯片。芯片的结构由有所不同的层构成，分别在光纳米电路中的有所不同地下通道上传输光。

（分子光学神经元电路）研究人员用于了两种有所不同的机器学习算法，分别是小规模的监督自学和无监督自学，以光脉冲的形式向后“获取”信息，以此测试仅有光学神经神经元系统能否根据等价的光辨识出有明确的模式。目前，研究人员早已利用该技术顺利构建了光学模式识别，并展现出了光子神经网络的可扩展性。在此，我们可以非常简单总结一下这种新的光学神经网络硬件的类似之处：首先，它解决问题了前辈们未能解决问题的问题——光学计算出来在辨识准确率、可编程性、微型化上的缺失——让光学计算出来在计算机硬件领域的潜力带给了新的前景。

（正在研发的光学微芯片约只有一分钱大小）另外，该硬件的计算出来方式和大脑中神经元神经元的信息传送高度相近，不仅使得信息（数据）以求在人工神经网络中传输，还需要展开有效地的处置和存储。以更加类似于大脑的方式处置信息，这有助研发更加高性能的算法，进而协助智能机器更佳地已完成现实世界的任务。而且，该系统只在光下工作，使它充分发挥了光学计算出来的优势，处置数据的速度要慢很多倍，更加合适用作一些大规模数据的神经网络，比如医学诊断模型等。

并且更为节省能耗。这也就不难理解，为什么有人指出，如果低能效的可拓展光子神经芯片最后经常出现，这一团队的研究意味著却是开山之不作了吧。

当然，想让可拓展光子神经网络系统在现实中应用于，还必须做到许多先前工作。最首要的，就是减少人工神经元和神经元的数量，以及神经网络的深度，以便更进一步相似和适应环境现实的大规模计算出来应用于场景。

另外，芯片的生产也不存在一定的容许。回应，埃克塞特大学的戴维·赖特教授回应，将用于硅技术来生产光学纳米芯片。另一个有一点注目的问题是，系统中十分关键的热力学材料，其结晶速度不会吸取并减缓光速，从而容许神经元被唤起的仅次于速率，对于光的交叉耦合带给一定的简单影响。

因此，每一次流经该系统的总光学功率都必须展开细心校准，以确保材料对输出信号的号召完全符合预期。不管怎么说道，尽管光学计算出来硬件依然在构建层面面对着许多挑战和艰难，规模化应用于也没具体的时间表。但某种程度让我们看见了更好有意思不切实际的计算出来方式，未来世界的算力资源依旧是丰沛和有一点期望的。随着智能基础设施的一步步添砖加瓦，光学计算出来终将显得更加最重要。

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