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近日，科學家對開發下一代「快速節能的計算系統」有了新見解，系統將使用光而不是電子來處理和儲存資訊——其中的硬體直接受到人腦功能的啟發。

C. David Wright

包括來自埃克塞特大學的C. David Wright教授在內的一個科學家團隊，探索了利用「光子學」取代「傳統電子學」的計算機系統的可能性。

該研究論文前幾天（2021年1月29日）發表在著名雜誌《自然光子學》上。

這個研究主要針對當今世界上最緊迫的計算問題之一——如何快速又節能的方式處理大規模資料。

我們目前使用的計算機都是基於馮-諾依曼架構，其中「快速的中央處理器（CPU）」與「相對緩慢的程式和資料儲存器」在物理上是分離的。

這意味著當前電腦的計算速度是有限的，並且由於需要透過「頻寬有限和能源效率低下的電氣互連」來不斷地將資料傳輸到記憶體和處理器，大量的電力也被浪費了，而這就是著名的「馮-諾依曼瓶頸」。

因此，據估計，現代計算系統50%以上的能量都浪費在這種資料傳輸上。

來自埃克塞特大學工程系的C David Wright教授，是該研究的共同作者之一，他解釋說，「顯然，我們需要一種新的方法——一種能夠將『計算』和『記憶的核心資訊處理任務』融合在一起的方法，即能夠將學習、適應和進化的能力直接納入硬體中的方法，讓我們能夠摒棄現在的這種『耗能又有侷限性的電氣互連』。」

光子神經形態計算就是這樣一種方法。在這裡，處理器將使用光而不是電子來溝通和處理訊號，從而獲得更高的頻寬(處理器速度)，並大大降低能量損耗。

此外，研究人員還試圖使計算硬體本身與生物處理系統（大腦）『同構』，去直接模仿大腦神經元和突觸的基本功能，然後將這些連線在一起，為人工智慧和機器學習應用提供快速和並行化的自適應處理。

https://phys.org/news/2021-01-photonics-artificial-intelligence-neuromorphic.html

University of Exeter