Група учени от Факултета по инженерни и приложни науки в Университета на Пенсилвания разработиха нов чип. Той използва светлинни вълни, а не електричество, за да извършва сложни математически операции. Силициево-фотонният чип може да се произвежда с помощта на съвременното оборудване и да се използва например като копроцесор за графични процесори в задачи, свързани с машинното обучение.
Учените тестваха чипа при операции за умножение на векторни матрици с 2 × 2 и 3 × 3 размерност. Демонстрирана е и възможността за работа с матрица 10 × 10. Тези примери показват, че предложените методи имат потенциал за създаване на широкомащабни светлинно-вълнови аналогови изчислителни платформи, съобщават учените в статия в Nature Photonics.
В основата на разработката е доказателството на концепцията за изработване на вълноводи и аморфни лещи директно върху силициева пластина с помощта на стандартните техники за ецване и обработка на пластина. Конвенционалните методи за производство на метаструктури имат редица ограничения. Като например тясна широчина на честотната лента и високата чувствителност към производствените грешки. Това ограничава мащабируемостта на такива архитектури.
Вместо да се използва силициева пластина със същата височина, обясняват разработчиците, „вие правите силиция по-тънък. Да кажем със 150 нанометра“, но само в определени области. Тези промени във височината, без да се добавят други материали, осигуряват възможност за контролиране на разпространението на светлината през чипа. Промените във височината могат да се разпределят така, че светлината да се разсейва по определен начин. Именно това позволява на чипа да извършва математически изчисления със скоростта на светлината.
Казано накратко, вълноводите се гравират в силиция и се създава система от лещи, която гарантира, че светлинният сигнал ще премине през лабиринта от вълноводи по строго определен алгоритъм и в зависимост от въведените сигнали ще даде определен резултат. Един такъв копроцесор може да допълва конвенционалния графичен процесор, за да го разтовари от енергоемките операции за векторно-матрично умножение. По този начин силно се ускоряват изчисленията за задачите на изкуствения интелект и машинното обучение.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
