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光速人工智能刚刚成为可能
张宇峰博士领导的研究人员开发了利用光的单次张量计算，增强了人工智能性能，同时显着降低了能耗。
来源:Scientific Inquirer张量运算是一种构成几乎所有现代技术（尤其是人工智能）支柱的算术，但它们超出了我们熟悉的简单数学范围。想象一下沿多个维度旋转、切片或重新排列魔方背后的数学原理。虽然人类和经典计算机必须逐步执行这些操作，但光可以一次完成所有这些操作。
如今，人工智能中的每项任务，从图像识别到自然语言处理，都依赖于张量运算。然而，数据的爆炸式增长已将 GPU 等传统数字计算平台在速度、可扩展性和能耗方面推向极限。
受这一紧迫问题的推动，阿尔托大学电子与纳米工程系光子学组的张宇峰博士领导的国际研究合作开发了一种新方法，可以使用单次光传播执行复杂的张量计算。结果是单次张量计算，以光速实现。
张玉峰博士“我们的方法执行与当今 GPU 处理的操作相同的操作，例如卷积和注意力层，但它们都以光速执行，”张博士说。 “我们不依赖电子电路，而是利用光的物理特性同时执行许多计算。”
为了实现这一目标，研究人员将数字数据编码为光波的振幅和相位，有效地将数字转化为光场的物理特性。当这些光场相互作用和组合时，它们自然地进行矩阵和张量乘法等数学运算，这些运算构成了深度学习算法的核心。通过引入多个波长的光，该团队扩展了这种方法来处理更高阶的张量运算。