主要观点

MIT研究人员开发了一种光子芯片，能够直接利用光子进行计算，从而跳过传统的数字化步骤，显著降低延迟。该芯片实现了完整的深度神经网络，延迟仅为410皮秒，远低于传统电子芯片的处理速度。

关键信息

1. 传统相机的延迟：标准数码相机在汽车紧急制动等应用中，感知延迟略高于20毫秒，这仅是将光子转换为电荷的时间，不包括数据传输和处理的时间。
2. 光子芯片的优势：光子芯片可以直接处理光子，跳过数字化步骤，实现极低延迟的计算。MIT团队的光子芯片延迟为410皮秒，可以在标准CPU的一个时钟周期内完成58次神经网络处理。
3. 神经网络的计算：神经网络通过多层计算单元（神经元）工作，每层对输入进行加权求和，并通过非线性阈值函数调整权重。光子芯片通过光学特性（如偏振、相位、幅度、频率和波矢量）编码信息，实现快速且高效的计算。
4. 非线性函数的实现：传统方法将非线性操作卸载到外部电子设备，增加了延迟。MIT团队设计的光子芯片能够同时处理线性和非线性操作，进一步降低延迟。

重要细节

1. 芯片设计：芯片使用外部激光通过光纤输入光信号，经过六个通道进入神经元层，使用马赫-曾德尔干涉仪进行线性矩阵乘法。非线性阈值操作通过光电二极管测量光功率，并调制剩余光子信号。
2. 芯片结构：芯片包含三层神经元进行矩阵乘法，中间有两个非线性函数单元，总共支持132个参数。
3. 应用场景：该芯片适用于需要低延迟的应用，如自动驾驶汽车的激光雷达信号分类和汽车视觉系统。团队还展示了芯片在识别口语元音任务中的92%准确率，与标准计算机上的神经网络相当。
4. 未来发展方向：团队使用标准CMOS工艺制造芯片，便于扩展。未来可以通过多芯片系统实现更大的网络，推动光子芯片技术的发展。

结论

MIT团队的光子芯片展示了在低延迟应用中的巨大潜力，特别是在自动驾驶和实时信号处理领域。尽管目前支持的参数数量有限，但其快速、高效的计算能力为未来的光子芯片技术发展提供了重要方向。