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集成光计算:现状、挑战与展望(特邀)
1
作者
项水英
王一芝
+11 位作者
牛欣然
余梦婷
张钰娜
余澄扬
曾鑫涛
郑殿壮
张雅慧
郭星星
韩亚楠
解长健
王涛
郝跃
《光子学报》
北大核心
2025年第9期100-118,共19页
人工智能、深度学习及大模型的飞速发展对算力和能源提出了迫切需求。传统电子计算芯片依赖冯诺伊曼架构,越来越难以支撑人工智能所需的训练及推理算力需求。随着光子集成技术的不断进步,片上集成光子神经网络芯片得到飞速发展,具有超...
人工智能、深度学习及大模型的飞速发展对算力和能源提出了迫切需求。传统电子计算芯片依赖冯诺伊曼架构,越来越难以支撑人工智能所需的训练及推理算力需求。随着光子集成技术的不断进步,片上集成光子神经网络芯片得到飞速发展,具有超高速、大带宽、多维度等优势,成为人工智能底层算力硬件的重要补充。本文回顾了国内外集成光计算方面的研究进展,重点分析了当前面临的挑战,并对未来的发展提出了展望。
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关键词
光
计算
光子
神经网络芯片
光子
线性
计算
光子非线性计算
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题名
集成光计算:现状、挑战与展望(特邀)
1
作者
项水英
王一芝
牛欣然
余梦婷
张钰娜
余澄扬
曾鑫涛
郑殿壮
张雅慧
郭星星
韩亚楠
解长健
王涛
郝跃
机构
西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室
西安电子科技大学宽禁带半导体国家工程研究中心
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第9期100-118,共19页
基金
国家重点研发计划(No.2021YFB2801900)
国家自然科学基金(Nos.62204196,62205258)
中央高校基本科研业务费(No.QTZX23041)。
文摘
人工智能、深度学习及大模型的飞速发展对算力和能源提出了迫切需求。传统电子计算芯片依赖冯诺伊曼架构,越来越难以支撑人工智能所需的训练及推理算力需求。随着光子集成技术的不断进步,片上集成光子神经网络芯片得到飞速发展,具有超高速、大带宽、多维度等优势,成为人工智能底层算力硬件的重要补充。本文回顾了国内外集成光计算方面的研究进展,重点分析了当前面临的挑战,并对未来的发展提出了展望。
关键词
光
计算
光子
神经网络芯片
光子
线性
计算
光子非线性计算
Keywords
Photonic computing
Photonic neural network chip
Potonic linear computation
Potonic nonlinear computation
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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1
集成光计算:现状、挑战与展望(特邀)
项水英
王一芝
牛欣然
余梦婷
张钰娜
余澄扬
曾鑫涛
郑殿壮
张雅慧
郭星星
韩亚楠
解长健
王涛
郝跃
《光子学报》
北大核心
2025
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