Nature：世界最快光子AI加速器

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人工神经网络广泛应用于人脸识别、语音翻译、医疗诊断、自动驾驶等重要领域,其性能主要由硬件算力决定，目前所广泛应用的神经网络硬件都基于数字电子架构。然而，该架构的两个本质局限—冯诺曼依瓶颈与电子速率瓶颈，极大限制了神经网络硬件的潜在算力。首先，数字架构中，数据的存储和运算是分布式的，因而在计算过程中，会有大量的能源和算力消耗在数据的反复读取和存储中，此限制被称为冯诺曼依瓶颈。其次，由于电子微处理器中的寄生电容和互联时延问题，电子系统存在着本质的带宽限制，导致电子微处理器的主频事实上在过去十年已没有明显提升，此限制也被称为电子速率瓶颈。 光子神经网络工作于模拟架构中，即数据在硬件系统中的实时位置与进行运算的位置相同，因而规避了冯诺曼依瓶颈。此外，宽达数十太赫兹的光谱也为高速运算提供了充足的带宽。目前已有来自加州大学、麻省理工学院、明斯特大学等单位的研究团队做出了一系列在网络尺度、可集成性、片上存储等方面的突破，然而尚未