蓋世汽車訊 先進神經網絡中的大部分計算包括矩陣向量乘法和卷積計算等線性運算，而且線性運算在密碼學中也扮演著重要角色。雖然GPU（圖形處理器）和TPU（熱接收器裝置）等專用處理器可用于執(zhí)行高度并行的線性運算，但此類設備功耗高，而且電子器件的低帶寬還限制了運算速度。但是，光學器件因具有并行性，大帶寬以及快速計算速度，更適合用于此類運算。
UCLA用空間非相干衍射光網絡進行復數值線性變換（圖片來源：UCLA）
由一組空間工程薄表面構建的衍射神經網絡（D2NN）也稱為衍射網絡，構成了最近興起的光學計算架構，能以光穿過超薄體積傳播的速度被動地執(zhí)行計算任務。
此類執(zhí)行特定任務的全光學計算機通過學習其組成的衍射表面的空間特征，以數字化方式被設計。在此類一次性設計流程之后，優(yōu)化的表面被制成和組裝以形成衍射神經網絡的物理硬件。
來源：第一電動網
作者：蓋世汽車
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