突破性光处理器：AI计算迈入光速时代

突破性光处理器：AI计算迈入光速时代

一项开创性的光学引擎利用光来加速人工智能的决策过程。

日期：2025年10月28日
来源：某国际光学与光子学机构

摘要：某大学的研究人员开发了光学特征提取引擎（OFE2），这是一种利用光而非电以12.5GHz速度处理数据的光学引擎。其集成的衍射和数据准备模块为人工智能任务带来了前所未有的速度和效率。在成像和交易领域的演示表明，该技术提高了准确性、降低了延迟并减少了功耗。这项创新正推动光学计算走向现实世界的高性能人工智能应用。

完整报道

从机器人手术到高频交易，现代人工智能系统都依赖于实时处理原始数据流。快速提取重要特征至关重要，但传统的数字处理器正触及物理极限。传统电子设备再也无法足够地降低延迟或提高吞吐量，以适应如今数据密集型的应用。

转向光以求更快计算
研究人员现在正寻求将光作为解决方案。光计算——利用光而不是电来处理复杂计算——提供了一种显著提高速度和效率的方法。一种有前景的方法涉及光学衍射算子，这是一种薄板状结构，当光穿过它们时能执行数学运算。这些系统可以低能耗地同时处理许多信号。然而，事实证明，要在超过10GHz的速度下维持此类计算所需的稳定、相干光极为困难。

为了克服这一挑战，由某大学某教授领导的研究团队开发了一种突破性的设备，称为光学特征提取引擎，即OFE2。他们的研究成果发表在《先进光子学尼克斯》期刊上，展示了一种适用于多种实际应用的高速光学特征提取新方法。

OFE2如何准备和处理数据
OFE2的一个关键进展在于其创新的数据准备模块。在不损失相位稳定性的情况下，向核心光学组件提供快速、并行的光学信号是该领域最棘手的问题之一。基于光纤的系统在分光和延迟光时，常常会引入不必要的相位波动。该研究团队通过设计一个完全集成的片上系统解决了这个问题，该系统配备了可调功率分配器和精确延迟线。这种设置将串行数据转换为多个同步的光学通道。此外，集成的相位阵列使OFE2能够轻松地针对不同的计算任务进行重新配置。

数据准备就绪后，光信号会通过执行特征提取的衍射算子。这个过程类似于矩阵-向量乘法，其中光波相互作用，在特定的输出点形成聚焦的“亮点”。通过微调输入光的相位，这些光点可以被引导至选定的输出端口，从而使OFE2能够捕捉输入数据随时间产生的细微变化。

创纪录的光学性能
OFE2以令人印象深刻的12.5GHz频率运行，在仅250.5皮秒内就能完成单次矩阵-向量乘法——这是此类光学计算已知的最快结果。该教授表示：“我们坚信，这项工作为推动集成光学衍射计算在实际应用中超越10GHz速率，提供了一个重要的基准。”

研究团队在多个领域对OFE2进行了测试。在图像处理中，它成功地从视觉数据中提取了边缘特征，创建了成对的“浮雕与雕刻”图，改进了图像分类，并提高了诸如在CT扫描中识别器官等任务的准确性。使用OFE2的系统所需电子参数比标准人工智能模型更少，证明光学预处理可以使混合人工智能网络更快、更高效。

该团队还将OFE2应用于数字交易，它处理实时市场数据以生成盈利的买入和卖出操作。在经过优化策略的训练后，OFE2将输入的价格信号直接转化为交易决策，实现了持续回报。由于这些计算以光速进行，交易者几乎可以无延迟地抓住机会。

照亮人工智能的未来之路
总而言之，这些成就标志着计算领域的重大转变。通过将人工智能处理中要求最苛刻的部分从高功耗的电子芯片转移到高速的光子系统中，像OFE2这样的技术可能会开启一个实时、低能耗的人工智能新时代。该教授总结道：“我们研究中呈现的进展将集成衍射算子推向了更高速度，为图像识别、辅助医疗和数字金融等领域的计算密集型服务提供了支持。我们期待与有数据密集型计算需求的合作伙伴开展合作。”FINISHED
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