
🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要股票配资门户官网
文章介绍了芬兰阿尔托大学联合多国科研机构成功开发出基

近日,国际权威期刊《自然・光子学》刊登了一项颠覆性成果——由芬兰阿尔托大学领衔,联合德国、西班牙等多国科研机构组成的国际团队,成功开发出基于光子技术的张量运算新方案,让深度学习的核心计算实现“光速运行”。这一突破不仅为破解当前AI算力瓶颈提供了全新思路,更在通用AI硬件发展史上留下了关键一笔。
随着ChatGPT、自动驾驶等复杂AI应用的爆发,现有计算平台正面临严峻挑战。传统电子芯片依赖电子流动进行运算,不仅存在发热量大、能耗高的问题,其速度还受限于电子迁移速率,难以满足海量数据实时处理的需求。在这一背景下,全球科研团队纷纷将目光投向光子技术,而阿尔托大学教授米卡·苏尔吉拉带领的团队,正是该领域的先行者,其研究长期聚焦光子计算与AI硬件的交叉融合。
要理解这项成果的价值,首先需明晰张量运算的核心地位。在深度学习中,从图像识别到自然语言处理,本质上都是通过多层神经网络对数据进行复杂变换,而张量正是承载这些多维数据的“容器”,张量运算则是实现数据变换的核心步骤。例如训练一个图像识别模型时,需要对百万级像素数据进行数十亿次张量乘法运算,传统电子芯片完成这类运算往往需要数小时,且能耗惊人。因此,张量运算的效率直接决定了AI模型的训练速度和应用落地能力。
此次团队开发的新方式,彻底改变了张量运算的实现路径。不同于传统电子计算,该方案借助“单次光传播”完成运算:科研人员将待处理的张量数据编码到激光的振幅、相位等物理维度中,当激光穿过精心设计的光子芯片时,会自然完成复杂的张量变换,最终通过光电探测器读取运算结果。整个过程以光速进行,且光子在传播中几乎不产生热量,从根本上解决了电子计算的速度与能耗难题。
这一突破的实用价值已在初步测试中得到体现。在手写数字识别任务中,基于该光子系统的AI模型,运算速度较传统GPU提升了两个数量级,而能耗仅为后者的百分之一。对于需要实时处理的自动驾驶场景而言,该技术能让车辆在毫秒内完成路况图像分析与决策,大幅提升行驶安全性;在医疗影像诊断领域,它可加速三维医学图像的张量分析,帮助医生更快锁定病灶。
作为通用AI硬件研制的重要进展,该成果为构建高效、低耗的下一代AI计算架构奠定了基础。未来股票配资门户官网,随着光子芯片集成度的提升,这种光速计算技术有望融入智能手机、智能终端等小型设备,让AI应用更流畅、更节能。从实验室到产业界,光子与AI的融合之路已徐徐展开,这场计算革命或将彻底改写我们与智能世界的交互方式。
同辉配资提示:文章来自网络,不代表本站观点。