研究人員開發(fā)出高效光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的研究人員發(fā)布了一個可編程框架，該框架克服了基于光學(xué)的人工智能系統(tǒng)的一個關(guān)鍵計算瓶頸。在一系列圖像分類實驗中，他們利用來自低功率激光器的散射光來執(zhí)行精確、可擴展的計算，而使用的能量僅為電子設(shè)備的一小部分。 [-1^-bb
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可編程框架 biD$ qg
隨著數(shù)字人工智能系統(tǒng)的規(guī)模和影響不斷擴大，訓(xùn)練和部署這些系統(tǒng)所需的能源也在增加，更不用說相關(guān)的碳排放了。最近的研究表明，如果目前的人工智能服務(wù)器生產(chǎn)繼續(xù)保持目前的速度，到 2027 年，其年能耗將超過一個小國的能耗。 jxJ 8(sr$
受人腦架構(gòu)啟發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于在多層神經(jīng)元式處理器之間存在數(shù)百萬甚至數(shù)十億個連接，因此特別耗電。 4HXo
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