美國(guó)宾夕法尼亚大學(xué)工程师开发了一种新(xīn)型芯片，它使用(yòng)光而不是電(diàn)来执行训练人工智能(néng)（AI）所必需的复杂数學(xué)运算。该芯片有(yǒu)可(kě)能(néng)从根本上加快计算机的处理(lǐ)速度，同时还可(kě)降低能(néng)源消耗。相关研究发表在最新(xīn)一期《自然·光子學(xué)》上。

该芯片首次将本杰明·富兰克林奖章获得者纳德·恩赫塔在纳米尺度上操纵材料的开创性研究与硅光子（SiPh）平台结合起来。前者涉及利用(yòng)光进行数學(xué)计算；后者使用(yòng)的是硅，即一种用(yòng)于大规模生产计算机芯片的廉价且丰富的元素。

光波与物(wù)质的相互作用(yòng)代表着开发计算机的一种可(kě)能(néng)途径，这种方法不受当今芯片局限性的限制。新(xīn)型芯片的原理(lǐ)本质上与20世纪60年代计算革命初期芯片的原理(lǐ)相同。

研究人员在论文(wén)中描述了这种芯片的开发过程。他(tā)们的目标是开发一个执行向量矩阵乘法的平台。向量矩阵乘法是神经网络开发和功能(néng)中的核心数學(xué)运算，而神经网络是当今支持AI工具的计算机體(tǐ)系结构。

恩赫塔解释说，他(tā)们可(kě)将硅晶片做得更薄，比如150纳米，并且使用(yòng)高度不均匀的硅晶片，但这仅限于特定區(qū)域。在无需添加任何其他(tā)材料的情况下，这些高度的变化提供了一种控制光在芯片中传播的方法，因為(wèi)高度的变化可(kě)导致光以特定的模式散射，从而允许芯片以光速进行数學(xué)计算。

除了更快的速度和更少的能(néng)耗之外，新(xīn)型芯片还具有(yǒu)隐私优势。由于许多(duō)计算可(kě)同时进行，因此无需在计算机的工作内存中存储敏感信息，从而使采用(yòng)此类技术的未来计算机几乎无法被入侵。（记者张佳欣）