【CSDN 編者按】去年 12 月,量子計算原型機「九章」 驚人的單項計算能力超過了 Google 當年水平,國人自己也手握一份「量子霸權」,新年伊始,兩篇關於光子計算的文章又登上國際頂刊 Nature, 給我們打開了計算領域另一扇大門,不斷刷新的計算能力,讓我們對未來充滿期待。
作者 | 八寶粥
遇事不決,量子力學電腦太慢,量子計算量子還慢,光子計算
量子計算成為目前炙手可熱的名詞,其熱度不亞於當年的「遠紅外」、「雲計算」、「納米技術」、「石墨烯」。自從去年年底量子計算開始火起來之後,包括全球的政企、科研單位紛紛表示強烈關注,甚至券商也開始對其進行研究。三分鐘搞懂量子力學之類的東西又火了起來,不過這個火還沒過去,一個新的概念—— 「光子計算」也迅速「橫空出世」引起了大家又一次轟動。
伴隨 AI 的興起,傳統的電子計算逐漸達到性能極限,並落後於數據增長的速度,神經網絡對於 AI 當中各項處理能力均有上佳表現,而它通常採用的計算為矩陣矢量乘法。光學頻率梳的發展為繼承光子處理器帶來了新的前景,該類設備還獲得了2005 年諾貝爾物理學獎。
Nature 報導的兩篇文章《11 TOPS photonic convolutional accelerator for optical neural networks》和《Parallel convolutional processing using an integrated photonic tensor core》當中,Xu 等人通過光學頻率梳這種設置生產集成光子處理器,通過執行矩陣-矢量乘法,可以實現圖像處理,針對單個處理內核,光計算速度超過每秒10萬億次操作(TOPS)。另一方面,費爾德曼和同事也利用了基於相變材料和光學晶片的光頻率梳,進行光子內存計算,該處理器執行卷積,該卷積涉及跨越二維的光信號。該設備在基於相變材料(可以在非晶相和結晶相之間切換的材料)的「內存中」計算架構中使用光學頻率梳。作者通過波長復用和使用相變材料集成單元陣列進行的模擬矩陣-矢量乘法,將輸入數據完全並行化了。
關於光子加速 AI 的發展,自然報導給出這樣的評論:
集成光子技術的出現成為實現未來計算架構前所未有的性能的潛在繼任者。但是,構建實用的光學計算機需要材料科學,光子學,電子學等領域的研究人員之間的廣泛跨學科地努力和合作。儘管報導的光子處理器具有較高的單位面積計算能力和潛在的可伸縮性,但是全光學計算規模(光學人工神經元的數量)仍然很小。而且,能量效率受到固有地吸收光的計算元件的限制,並且因為電信號和光信號經常需要進行互轉換。另一個研究途徑是開發高級非線性集成光子計算體系結構,而不是一維或二維線性卷積。通過電子電路和光子電路的集成形成混合光電框架進行硬體革新,將在通信,數據中心操作和雲計算等領域具有重要的應用。
劃重點:相對於電子來說,光子具有不帶電荷(並行性)、沒有靜止質量(相對論規定的)、高速、信息存儲強(它可以通過雷射進行輻射,而傳輸密度可以非常巨大),此外光子也不會產生大量熱量,種種優勢,讓光子計算成為了研究的熱寵。
光子計算即使用光子替代電子的計算機,用光信號進行運算、邏輯操作、信息存儲的計算。光子代替電子,具有並行、高速的特徵,同時其傳輸過程當中也不容易失真。
1990 年,貝爾實驗室就製成了第一臺光子計算機,不過和理論上的光子計算還有一定的差距。其實,早在 1987 年,時任中國科學院上海光學精密機械研究所所長、現中科院院士王之江就在中科院院刊當中發表文章《光計算技術進展》,探討了馮諾依曼瓶頸和光子計算的可行性,講述光子計算的優勢,而當時國際研究的重點主要在圖像的相干處理上,此後非相干處理和非線性光學讓這種技術邁上新的臺階。文章從光學器件、光學互聯、光計算機結構和算法等方面做出了綜述,提出了我國應該關注的動向。從現在的角度來看,當時提出的建議是具有前瞻性和極為重要的意義的,目前,我國已有多所高校和科研機構從事光子計算、光子晶片、光子器件等方面的研究。
眼下,光子計算已經逐步開始商業化,2017 年在《自然-光學》發表論文(Deep learning with coherent nanophotonic circuits)的兩位作者沈亦晨與 Harris 已經分別創立了商業公司,從事光子晶片的商業化研究和推廣。摩爾定律時生效的時日無多,下一個十年,會有怎樣的定律出現呢?我們拭目以待!
參考資料
1.https://www.nature.com/articles/d41586-020-03572-y
2.https://www.nature.com/articles/s41586-020-03063-0
3.https://www.nature.com/articles/s41586-020-03070-1
4.http://www.bulletin.cas.cn/zgkxyyk/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=19870302&flag=1
5.https://www.nature.com/articles/nphoton.2017.93
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