賓夕法尼亞大學(xué)的工程師開發(fā)了一種新的芯片，該芯片使用光波而不是電來執(zhí)行訓(xùn)練人工智能所必需的復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算。該芯片有可能從根本上加快計(jì)算機(jī)的處理速度，同時(shí)降低其能耗。

硅光子（SiPh）芯片的設(shè)計(jì)是第一個(gè)將本杰明·富蘭克林獎(jiǎng)?wù)芦@得者與H. Nedwill Ramsey教授納德·恩格塔在納米尺度操縱材料的開創(chuàng)性研究結(jié)合在一起，利用光（最快的通信方式）與SiPh平臺(tái)進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算，SiPh平臺(tái)使用硅，這是一種廉價(jià)、豐富的元素，用于大規(guī)模生產(chǎn)計(jì)算機(jī)芯片。

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光波與物質(zhì)的相互作用代表了開發(fā)計(jì)算機(jī)的一種可能途徑，該計(jì)算機(jī)可以取代當(dāng)今芯片的局限性，這些芯片基本上基于與20世紀(jì)60年代計(jì)算革命初期芯片相同的原理。

在《自然·光子學(xué)》上發(fā)表的一篇論文中，Engheta團(tuán)隊(duì)與電氣與系統(tǒng)工程副教授Firooz Aflatouni合作，描述了新芯片的開發(fā)過程。

Engheta說：“我們決定聯(lián)手，利用阿夫拉圖尼的研究小組率先開發(fā)納米級(jí)硅器件這一事實(shí)�！�

他們的目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)平臺(tái)，用于執(zhí)行所謂的向量矩陣乘法，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和功能中的核心數(shù)學(xué)運(yùn)算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今人工智能工具的計(jì)算機(jī)架構(gòu)。

Engheta解釋說：“與其使用高度均勻的硅片，不如將硅片做得更薄，比如150納米”，但只在特定區(qū)域。這些高度變化——不添加任何其他材料——提供了一種控制光在芯片中傳播的方法，因?yàn)楦叨茸兓�可以分布�?dǎo)致光以特定模式散射，使芯片以光速進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算。

Aflatouni說，由于生產(chǎn)芯片的商業(yè)代工廠所施加的限制，這種設(shè)計(jì)已經(jīng)準(zhǔn)備好用于商業(yè)應(yīng)用，并且可能適用于圖形處理單元（GPU），隨著人們對(duì)開發(fā)新人工智能系統(tǒng)的廣泛興趣，對(duì)GPU的需求急劇增加。

Aflatouni說：“他們可以將硅光子平臺(tái)作為附加組件，然后你可以加快訓(xùn)練和分類。”

除了速度更快、能耗更低之外，Engheta和Aflatouni的芯片還具有隱私優(yōu)勢(shì)：由于許多計(jì)算可以同時(shí)進(jìn)行，因此不需要將敏感信息存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的工作存儲(chǔ)器中，從而使未來由這種技術(shù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)幾乎無法被黑客入侵。

Aflatouni說：“沒有人可以侵入不存在的內(nèi)存來訪問你的信息�！�

相關(guān)其他合著者包括賓夕法尼亞大學(xué)工程學(xué)院的 Vahid Nikkhah、Ali Pirmoradi、Farshid Ashtiani 和 Brian Edwards。

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