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Der schnellste und leistungsstärkste neuromorphe Prozessor der Welt für AI Unveiled

Die Innovation funktioniert schneller als 10 Billionen Operationen pro Sekunde TeraOPs / s.

A neuer optischer neuromorpher Prozessor entwickelt von der Swinburne University of Technology kann mehr als 1000 mal schneller als jeder vorherige Prozessor. Der Prozessor für künstliche Intelligenz AI funktioniert schneller als 10 Billionen Operationen pro Sekunde TeraOPs / s.

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Optische Mikrokämme

Die Erfindung könnte neuronale Netze und die neuromorphe Verarbeitung im Allgemeinen revolutionieren. “Dieser Durchbruch wurde mit 'optischen Mikrokämmen' erzielt, ebenso wie unsere Weltrekordgeschwindigkeit der Internetdaten berichtet im Mai 2020 “, heißt es in einer Erklärung von Swinburne Professor David Moss .

Mikrokämme sind neue Geräte, die aus Hunderten von Infrarotlasern bestehen, die alle auf einem einzigen Chip gehalten werden. Im Vergleich zu anderen optischen Quellen sind sie viel kleiner, leichter, schneller und billiger.

Die neue Innovation, die vom Swinburne-Team demonstriert wurde, verwendet einen einzelnen Prozessor und verschachtelt gleichzeitig die Daten in Zeit, Wellenlänge und räumlichen Dimensionen durch einen einzelnen Mikrokammchip.

„In den 10 Jahren, seit ich sie miterfunden habe, sind integrierte Mikrokammchips enorm wichtig geworden, und es ist wirklich aufregend zu sehen, dass sie diese enormen Fortschritte in der Informationskommunikation und -verarbeitung ermöglichen. Mikrokämme bieten uns ein enormes Versprechendas unersättliche Informationsbedürfnis der Welt erfüllen ", fügte Moss hinzu.

Co-Hauptautor der Studie Dr. Xingyuan Mike Xu erklärte, wie diese innovative Verwendung von Mikrokämmen den Forschern einen Einblick in die Prozessoren der Zukunft gibt.

Kosten- und Energieeinsparungen

Der angesehene Professor Arnan Mitchell von der RMIT University fügte hinzu, dass die "Technologie auf alle Formen der Verarbeitung und Kommunikation anwendbar ist" und in Zukunft zu erheblichen Kosten- und Energieverbrauchsreduzierungen führen wird.

„Faltungs-Neuronale Netze waren für die Revolution der künstlichen Intelligenz von zentraler Bedeutung, aber die vorhandene Siliziumtechnologie stellt zunehmend einen Engpass in Bezug auf Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz dar“, sagte Professor Damien Hicks aus Swinburne und Walter and Elizabeth Hall, der wichtigste Unterstützer des ForschungsteamsInstitut.

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„Dieser Durchbruch zeigt, wie eine neue optische Technologie solche Netzwerke schneller und effizienter macht und zeigt die Vorteile von interdisziplinäres Denken mit der Inspiration und dem Mut, eine Idee aus einem Bereich zu übernehmen und damit ein grundlegendes Problem in einem anderen zu lösen. “

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