光子计算可以更快、更节能地处理视觉数据。然而,因为复杂的光学非线性、用于下游数字处理的模拟转换器analog-to-digital converters ,ADC具有相当大功耗、以及对噪声和系统误差的敏感性,可展开系统的实验优势,仍然是挑战之一。
今日,清华大学 Yitong Chen, Maimaiti Nazhamaiti, Han Xu,Jiamin Wu, Fei Qiao, Lu Fang & 戴琼海Qionghai Dai等,在Nature上发文,提出了一种全模拟光电芯片all-analog chip combining electronic and light computing (ACCEL)。该全模拟光电芯片,具有每瓦特每秒74.8拍操作的系统能量效率,以及每秒4.6拍操作的计算速度(超过99%由光学系统实现),分别比最先进计算处理器高出三个和一个数量级。将衍射光计算应用于光学编码器时,在特征提取后,光生电流直接在集成模拟计算芯片中实施了进一步计算,无需模数转换器,每帧的计算延迟仅为72ns。基于光电计算和自适应训练的联合优化,在Fashion-MNIST、3-类ImageNet分类,以及延时视频识别任务实验中,全模拟光电芯片ACCEL分别获得了85.5%、82.0%和92.6%的分类准确率,同时在低光照条件下(每帧0.14fjμm−2)表现出优越的系统鲁棒性。该全模拟光电芯片ACCEL,可广泛应用于可穿戴设备、自动驾驶和工业检测等领域。All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. 图1:全模拟光电芯片all-analog chip combining electronic and light computing,ACCEL的体系结构。
图2:全模拟光电芯片ACCEL的实施。
图3:全模拟光电芯片ACCEL的数值评估。
图4:全模拟光电芯片ACCEL,用于图像分类的实验结果。
图5:全模拟光电芯片ACCEL,用于延时任务的实验结果。
图6:全模拟光电芯片ACCEL处理时间和能量消耗的实验测量。
Chen, Y., Nazhamaiti, M., Xu, H. et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06558-8https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8.pdf声明:仅代表译者个人观点,小编水平有限,如有不当之处,请在下方留言指正!