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Die Wassertemperatur der optischen Computerchip-Industrie verändert sich.

Autor｜Badu‍‍

Herausgeber｜Wang Bo

„Integrierte optische Schaltkreise werden ein ‚Spurwechsel- und Überholmanöver‘ sein, das im Halbleiterbereich nur einmal in 60 Jahren vorkommt.“

Ende letzten Jahres enthielt der letzte Absatz des Vorworts des „Photonic Era: White Paper on Photonic Industry Development“, das auf der Global Hard Technology Innovation Conference 2023 veröffentlicht wurde, diesen Satz.

Es besteht kein Zweifel an den Vorteilen optischer Rechenchips hinsichtlich Rechenleistung und Datenübertragung, und in den Zeitungen wird häufig über die Forschungsergebnisse einheimischer Teams berichtet. Wenn es jedoch um eine groß angelegte kommerzielle Nutzung geht, haben viele Menschen immer noch Zweifel daran Zweifel. Im Jahr 2023 veröffentlichte ein Doktorand, der sich mit der Erforschung von Mikro-Nano-Photonikgeräten beschäftigte, einen Beitrag auf Zhihu, um Fragen im Zusammenhang mit optischen Computerchips zu diskutieren, und sagte unverblümt: „Da es nicht im Handel erhältlich ist, muss es große Probleme geben.“

Sind optische Computerchips also aus der Zeitung gekommen?

Die Matrixskala (Rechenleistungsdichte) und die optische Einzelknotenunterscheidung (Rechenleistungsgenauigkeit) sind Schlüsselindikatoren zur Messung der Leistung optischer Rechenchips. Die branchenweit anerkannte Matrixgröße, die kommerziellen Standards entspricht, beträgt 128 x 128, und es wird zwei geben in der Welt im Jahr 2021 Das Unternehmen hat den Tape-Out von 64×64 optischen Computerchips abgeschlossen. In den folgenden drei Jahren wurde dieser Engpass nicht überwunden, und einige Unternehmen sind sogar auf andere Wege gegangen.

Während der kürzlich abgehaltenen Weltkonferenz für künstliche Intelligenz (WAIC) 2024 erfuhr „Jiazi Guangnian“, dassDas inländische Unternehmen für optische Computerchips, Optical Based Technology, hat die Auslieferung des ersten optischen Computerchips abgeschlossen, dessen Rechenleistungsdichte und Rechenleistungsgenauigkeit kommerzielle Standards erreicht haben.Die Matrixgröße dieses Chips beträgt 128 × 128 und die Spitzenrechenleistung übersteigt 1700 TOPS.

Der von Light-based Technology entwickelte optische Rechenchip mit einer Matrixgröße von 128×128

„Wir vergleichen derzeit mit dem NVIDIA A100“, sagte Cheng Tangsheng, Mitbegründer von Light-based Technology, gegenüber Jiazi Guangnian. „Der 128×128-Chip wird zu einer Platine verarbeitet und seine endgültige Rechenleistung wird dieselbe sein.“ Gleichzeitig beträgt der Stromverbrauch unserer Produkte der ersten Generation etwa ein Zehntel bis ein Fünfzehntel. Darüber hinaus wird auch der optische Rechenchip um Größenordnungen reduziert.“

Die 128×128-Matrixskala bedeutet, dass heimische optische Computerchips der Industrialisierung einen Schritt näher kommen, anstatt nur „auf dem Papier zu bleiben“ oder „nur im Labor zu leben“.

Xiong Yinjiang, Gründer von Light-based Technology, sagte, dass das Unternehmen optische 128×128-Computerplatinen debuggt und voraussichtlich im Jahr 2025 kommerzielle optische Computerplatinenprodukte auf den Markt bringen wird, die den Menschen ein höheres Energieeffizienzverhältnis und eine größere Rechenleistung ermöglichen. KI-Computing-Hardware, intelligente Rechenzentren, verkörperte Intelligenz und andere Branchen stehen kurz davor, die Forschung und Entwicklung optischer Computing-Chips mit einem größeren Matrixmaßstab abzuschließen.

„Ich denke, wir befinden uns möglicherweise an einem kritischen Punkt“, sagte ein Investor, der sich auf die Chipindustrie konzentriert. „Jeder hat sich von der anfänglichen Einstellung, dass optische Computerchips völlig unerreichbar seien, zu der Annahme geändert, dass dies möglich sei.“

Die Wassertemperatur der optischen Computerchip-Industrie verändert sich.

1. „Glauben Sie an Licht?“

„Glaubst du an das Licht?“

Dieses Internet-Schlagwort ist auch eine zutreffende Darstellung der Branche der optischen Computerchips.

In den letzten 50 Jahren ist die Rechenleistung von Chips gemäß dem Mooreschen Gesetz kontinuierlich gewachsen. In der Vergangenheit war die Branche eher daran gewöhnt, die Rechenleistung elektronischer Chips zu nutzen, doch jetzt steht die Rechenleistung elektronischer Chips vor einem Wachstumsengpass.

Beispielsweise begrenzt der Quantentunneleffekt die weitere Reduzierung der Transistorgröße; mit steigender Leistung stellen Energieverbrauch und Wärmeansammlung höhere Anforderungen an die Chip-Wärmeableitung, interne Chip-Übertragungsgeschwindigkeiten und Datenübertragungsengpässe begrenzen Probleme bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit; Die Anzahl der Transistoren liegt im bestehenden Technologierahmen nahe an der Obergrenze.

Das Angebot ist mit Engpässen konfrontiert, während die Nachfrage weiterhin steigt. Zhang Jianzhong, Gründer und CEO von Moore Thread, sagte auf der „AI Creation Era – 2024 Jiazi Gravity“ unverblümt: Selbst mit Milliarden oder Hunderten von Millionen an Geldern ist es schwierig, ein Rechenzentrum einzurichten Viele Unternehmen, darunter OpenAI, lösen das durch den Mangel an Rechenressourcen verursachte Problem.

Wie kann man die Situation durchbrechen? Optische Rechenchips liefern eine neue Idee.

Ein optischer Rechenchip ist eine Anwendungsform eines photonischen Chips, der sich auf die optische Umsetzung von Rechenaufgaben konzentriert.Es zeichnet sich durch ultrahohe Geschwindigkeit, ultrastarke Parallelität, ultrahohe Bandbreite und extrem geringen Verlust aus.

Tatsächlich haben Wissenschaftler seit Jahrzehnten nie aufgehört, Licht zu erforschen. In den 1940er Jahren wurde die Fourier-Transformation in die Optik eingeführt und die Fourier-Optik entwickelt. Der Zeitraum von 1980 bis 2004 war das goldene Zeitalter des optischen Rechnens. In dieser Zeit schlugen wissenschaftliche Forscher eine große Anzahl optischer Rechentechnologien vor, darunter optische Mustererkennung, logisches optisches Rechnen, optische neuronale Netze, optische Verbindungen und optische holografische Speicherung.

Aufgrund der unklaren Anwendungsanforderungen und Anwendungsszenarien des optischen Rechnens sowie des Mangels an passenden optischen Hardwaresystemen verlief die Entwicklung der optischen Rechentechnologie jedoch relativ langsam.

In den letzten Jahren sind mit der Explosion der Branche der künstlichen Intelligenz auch optische Computerchips in eine Phase rasanter Entwicklung eingetreten.

Im Jahr 2021 wird der weltweite Wert der gesamten photonischen Produkte und damit verbundenen Dienstleistungen mehr als 7 Billionen US-Dollar erreichen, was etwa 11 % der globalen Weltwirtschaft ausmacht.

Mittlerweile ist die optische Datenverarbeitung eine aufstrebende Branche mit einer breiten Berufsabdeckung und extrem hohen theoretischen und technischen Anforderungen.Es gilt als potenzieller Bereich, in dem China und internationale Konkurrenten auf der gleichen Startlinie stehen und sogar technologische Transzendenz erreichen können.

2,128×128: ​​Doppelter Durchbruch bei Rechenleistung und Stromverbrauch

Trotz großer Hoffnungen in optische Rechenchips war optisches Rechnen lange Zeit eine Technologie, die im Labor gefangen war.

Im Jahr 2017 erschien der erste Nature-Artikel im Bereich Optical Computing, woraufhin nach und nach eine Reihe von Unternehmen gegründet wurden. Allerdings ist die gesamte Industriekette nicht ausgereift genug und es gibt nicht viele Referenzbeispiele von der Verpackung bis zur Zusammenarbeit bei elektronischen Chips. Bis 2022, dem Jahr, in dem die optische Technologie etabliert wurde, sind die Technologie und die Industriekette nach fünfjähriger Entwicklung in der Branche allmählich ausgereift, aber optische Computerchips wurden immer noch nicht in großem Maßstab kommerzialisiert wie herkömmliche elektrische Chips.

Xiong Yinjiang glaubt, dass es dafür zwei Hauptgründe gibt: Erstens war das Design des optischen Rechenchips selbst in der Vergangenheit unausgereift und konnte nicht direkt mit den derzeit führenden elektrischen Lösungen verglichen werden, zweitens die industrielle Kette für die Implementierung in Produkte war noch unausgereift, und die Optoelektronik ist letztlich immer noch eine sehr anspruchsvolle technische Aufgabe.

„Die optischen Rechenchips vieler inländischer Universitäten sind kleiner, etwa 3×3 oder 4×4. Einige Start-up-Unternehmen können höchstens 64×64 erreichen, was bedeutet, dass sie keine Kommerzialisierungsfähigkeiten haben.“ In der Forschung und Entwicklungsphase“, sagte Li Gang, Leiter der Frühprojekte bei Fengrui Capital, gegenüber Jiazi Guangnian.

Diesmal wurde der optische Rechenchip mit einer Matrixgröße von 128×128 von Light-based Technology erfolgreich getaped, das heißtInländische optische Computerchips haben einen kritischen Punkt der Kommerzialisierung erreicht.

Um eine groß angelegte kommerzielle Nutzung zu erreichen, müssen optische Computerchips Probleme wie nichtlineares Rechnen und die Integration von Speicherung und Berechnung lösen. Sowohl wissenschaftliche Forschungsinstitute als auch die Industrie sind davon überzeugt, dass der Aufbau eines optoelektronischen Integrationsökosystems der einzige Weg nach vorne ist. Basierend auf PCM-Phasenwechselmaterialien hat Optical Based Technology In-Memory-Computing realisiert, das Speicherung und Berechnung integriert. Die Speichereinheit und die Recheneinheit sind nun vollständig auf den elektrischen Chip-Designfunktionen mit optischen Rechenchips als Kern integriert. und hat intensive Beziehungen zu führenden inländischen Verpackungsunternehmen aufgebaut, um gemeinsam fortschrittliche optoelektronische Verpackungskapazitäten zu entwickeln.

„Die 128×128-Matrixskala ist vergleichbar mit den Architekturen, die von Googles TPU oder Huaweis Ascend verwendet werden. Für uns ist optisches Rechnen hinsichtlich der Rechenleistungsdichte und der Matrixskala bereits gleichwertig „Es war möglich, aber wir haben es zum ersten Mal geschafft“, sagte Xiong Yinjiang.

Integrierter Photonenspeicher- und Computing-Prototyp der lichtbasierten Technologie, Bildquelle: Lichtbasierte Technologie

Die Matrixgröße des optischen Rechenchips entspricht der Rechenleistung.

Wenn beispielsweise die Matrixgröße von 64×64 auf 128×128 erhöht wird, erhöht sich die Rechenleistung mindestens um das Vierfache, der Anstieg des Stromverbrauchs verläuft jedoch linear.

Konkret ist der Chip im 64×64-Matrixmaßstab mit 64 Analog-Digital-Wandlern (ADCs) und 64 Digital-Analog-Wandlern (DACs) ausgestattet. Wenn die Matrixgröße 128 × 128 erreicht, erhöht sich die Rechenleistung zwar um das Vierfache, die Anzahl der erforderlichen ADCs und DACs erhöht sich jedoch nur auf das Doppelte des Originals, was bedeutet, dass sich die Rechenleistungseffizienz mindestens verdoppelt.

Gleichzeitig hat auch die Genauigkeit dieses optischen Rechenchips einen Durchbruch erzielt und die Standardgenauigkeit des KI-Denkens erreicht.

Noch wichtiger ist, dass jede Einheit in der 128×128-Matrix anpassbar ist, was den Chip zu einer völlig universellen Plattform macht, die jede Art von KI-Rechenaufgaben bewältigen kann im Gegensatz zu anderen optischen Rechenchips, die einzelne Anwendungen verarbeiten.

Solche technologischen Durchbrüche passieren nicht über Nacht;EherDie Kristallisation von zehn Jahren Technologieakkumulation.

Seit 2014 leistet das Oxford Laboratory Pionierarbeit in der Forschung und Entwicklung von Phasenwechselmaterialien und Siliziumlicht. Im Jahr 2017 entwickelte es erfolgreich den weltweit ersten integrierten Photonenspeicher- und Rechenchip. Während seines Doktoratsstudiums an der Universität Oxford studierte Cheng Tangsheng bei der weltweit ersten Person im Bereich „optische Berechnung von Phasenwechselmaterialien“ – Harish Bhaskaran, Professor am Department of Materials der Universität Oxford und Akademiker der Royal Academy of Engineering He Außerdem leitete und beteiligte er sich an der optischen Berechnung von Phasenwechselmaterialien an der Universität Oxford. Forschung und Entwicklung von Chips und neuen Nanophasenwechselmaterialien mit extrem geringem Stromverbrauch.

Cheng Tangsheng erzählte „Jiazi Light Years“, dass er seit seiner Doktorandenzeit in Oxford viele Jahre lang Probleme in der praktischen Anwendung der optischen Computertechnologie gelöst und untersucht hat, wie der Stromverbrauch gesenkt und der Maßstab erweitert werden kann, um den Anforderungen gerecht zu werden Rechenleistungsanforderungen von Anwendungen wie der Entwicklung künstlicher Intelligenz.

Das Gründerteam von Light-based Technology erzielt weiterhin Durchbrüche auf dem Gebiet der optischen Datenverarbeitung. Eine Unternehmensgründung im Jahr 2022 ist noch besser „vorbereitet“.

„Seit Beginn der Unternehmensgründung haben wir erkannt, dass die auf dem Markt vorhandene Matrix optischer Computerchips klein ist, was ihre Rechenleistungsdichte und Rechenleistungsskala einschränkt. Daher haben wir vom ersten Tag der Unternehmensgründung an festgestellt, dass dies der Fall ist.“ Es ist klar, dass die Matrixgröße zunächst von 64×64 auf 128×128 erhöht und dann weiter auf 256×256 und 512×512 erweitert werden muss“, sagte Cheng Tangsheng gegenüber „Jiazi Guangnian“.

Letztes Jahr nutzte die optische Technologie die vorherige Generation optischer Rechenchips, um den gesamten Betrieb der Platinenarchitektur abzuschließen, einschließlich Verpackung, Integration mit elektrischen Chips und Betrieb allgemeiner KI-Netzwerke wie ResNet-50.

In diesem Jahr hat Light-based Technology den Chip weiter optimiert. Einerseits wurde die Matrixgröße auf 128×128 erhöht, um andererseits die Rechenleistungsdichte und -skalierung zu erhöhen durch gezieltes Tape-Out eine umfassende Optimierung des Gesamtsystems zu erreichen.

„Grundsätzlich führen wir alle drei bis sechs Monate ein Tape-Out durch. Ich glaube, dass das Unternehmen nur dann wirklich stabil sein kann, wenn die Produkte schnell und kontinuierlich iteriert werden“, sagte Xiong Yinjiang.

Diesmal ist der optische 128×128-Rechenchip aus den vorherigen drei Produktiterationen abgeleitet.

Wo sind also die kommerziellen Szenarien für solche optischen Computerchip-Produkte?

3. Wer braucht optische Rechenchips?

Für die Anwendungsschicht sorgen optische Rechenchips für eine höhere Rechenleistung und einen geringeren Stromverbrauch.

Höhere Rechenleistung bedeutet, dass optische Rechenchips komplexere Modelle verarbeiten können, und komplexere Modelle können zu besseren Anwendungen führen; stark reduziert werden. Sobald optische Computerchips kommerzialisiert sind, wird dies der Beginn der Post-Moore-Ära sein und einen positiven Kreislauf bilden.

Jede Veränderung in technologischen Anwendungen ist auf Durchbrüche bei der Rechenleistung zurückzuführen. Gerade mit der Verbesserung der Rechenleistung kann der disruptive Moment der künstlichen Intelligenz eintreten.

Daher ist das Hauptszenario für optische Computerchips künstliche Intelligenz. „Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind die Anwendungen und Bedürfnisse dieses Szenarios sehr deutlich geworden. Optische Rechenchips können sich schnell an aktuelle groß angelegte modellbezogene Anwendungen anpassen und optimieren“, sagte Li Gang.

Im Bereich großer Modelle wird Optical Computing den nachgelagerten Kunden dabei helfen, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Es kann zukünftige Inferenzkosten auf ein Tausendstel oder Zehntausendstel der heutigen Kosten senken, wodurch der Zugriff für Benutzer auf große Modelle nahezu kostenlos ist und dadurch die Bruttogewinnmarge großer Modellunternehmen erheblich erhöht wird.

Die Reduzierung der Rechenleistungskosten ist für die Implementierung großer Modellanwendungen sehr wichtig. Andernfalls müssen Unternehmen jeden Tag unter Overhead leiden, wodurch die Modellgröße und die Trainingsqualität sinken.

Ein Gründer eines Start-ups für künstliche Intelligenz sagte gegenüber „Jiazi Guangnian“, dass niedrigere Kosten für Rechenleistung die Entwicklung von Anwendungsprodukten unterstützen würden: „Ich denke, jetzt sollte jeder nach und nach klarer verstehen, dass es umso besser ist, je mehr Token verbraucht werden.“ Ich versuche, eine Token-sparende Anwendung zu erstellen.“

gleichzeitig,Die deutliche Steigerung der Rechenleistung optischer Rechenchips kann auch für aktuell beliebte Technologieszenarien wie künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse und autonomes Fahren leistungsstarke Leistung liefern.

Xiong Yinjiang gab an, dass im Bereich des autonomen Fahrens die aktuelle Rechenleistung auf L3-Ebene 200–500 TOPS beträgt und dass zum Erreichen der L5-Ebene voraussichtlich mehr als 2.000 TOPS Rechenleistung erforderlich sein wird. Basierend auf der vorhandenen Technologie wird der Stromverbrauch über 2 kW liegen, was eine Herausforderung für die Lebensdauer neuer energieintelligenter Fahrzeuge darstellt.

Daher ist es notwendig, eine Lösung mit geringem Stromverbrauch und hoher Rechenleistung zu finden, und optische Rechenchips können genau diese Anforderung erfüllen.

Für die derzeit angesagte verkörperte Intelligenz können optische Rechenchips endseitig eine große Anzahl von Berechnungen durchführen, ohne zu viel Energie zu verbrauchen, sodass Roboter einen „hohen IQ“ aufrechterhalten und gleichzeitig eine große Anzahl mechanischer Vorgänge ausführen können.

Wenn die verkörperte Intelligenz die Fähigkeiten und kognitiven Fähigkeiten der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) erreichen soll, wird die erforderliche Rechenleistung weit über das derzeitige Niveau hinausgehen. Das hohe Rechenleistungspotenzial optischer Computerchips wird es der verkörperten Intelligenz ermöglichen, unabhängig zu denken und möglicherweise sogar über Denklogik und Urteilsfähigkeiten zu verfügen, die die des Menschen übertreffen. Dies wird das ultimative Potenzial der optischen Computertechnologie sein.

Es ist nicht zu leugnen, dass optische Rechenchips mit ihren ultrahohen Geschwindigkeits- und hohen Energieeffizienzeigenschaften in Zukunft definitiv ein neues Algorithmus-Paradigma hervorbringen und damit Fortschritt und Innovation im gesamten Bereich der Informatik fördern werden.

4. Der Weg zur Industrialisierung mit „einem Nagel in der linken und einem Hammer in der rechten Hand“

Mit der Auslieferung optischer Rechenchips im Matrixmaßstab 128×128 werden die nächsten zwei Jahre eine kritische Zeit für die Entwicklung optischer Rechenchips sein.Mit anderen Worten: Optische Rechenchips müssen tatsächlich beginnen, den Test „realer und komplexer“ Szenarien zu bestehen.

„2025 wird ein Durchbruchjahr für die optisch basierte Technologie sein. Zu diesem Zeitpunkt werden optische Computerchips in das erste Jahr der Kommerzialisierung eintreten. Die optisch basierte Technologie wird umfangreiche Kontakte und Anpassungen mit nachgelagerten Unternehmen haben und kommerzielle Partnerschaften aufbauen. Im Jahr 2026 „Es wird erwartet, dass optische Computerchips in großem Umfang geliefert werden“, prognostizierte Xiong Yinjiang.

Er sagte gegenüber „Jiazi Light Year“, dass die Entwicklung der lichtbasierten Technologie einer T-förmigen Strategie folgt, die vertikal tief in den Produktzyklus eindringt, von Chips über Platinen bis hin zu nachgelagerten Anpassungen und Endlieferungen. In der zweiten Hälfte dieses Jahres wird das Team auch Verpackungstests durchführen und 2,5D- und 3D-optoelektronische Verpackungen fertigstellen. Das photonische Computerboard wird schließlich geformt und zur Anpassung an Kunden geliefert, während gleichzeitig ein Software-Ökosystem aufgebaut wird .

Horizontal wird die optisch basierte Technologie die Forschungs- und Entwicklungsbarrieren im Bereich des optischen Rechnens erweitern und Forschung und Entwicklung in einem größeren Matrixmaßstab durchführen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Forschung und Entwicklung optischer Rechenchips auf 256×256 und 512 ×512-Matrixskala und nutzen fortschrittliche Technologien wie die Wellenlängenmultiplex-Technologie.

„Diese T-förmige Strategie ist einerseits tiefgreifend und stellt sicher, dass das Produkt kein Luftschloss ist und tief in die Benutzerebene vordringen kann. Gleichzeitig stellt sie sicher, dass wir stets eine führende Position in der Forschung behaupten können und Entwicklung“, sagte Xiong Yinjiang gegenüber „Jiazi Guangnian“.

Das Funktionsprinzipdiagramm des optischen Rechenchips der Light-Based Technology, Bildquelle: Light-Based Technology

Die lichtbasierte Technologie betrachtet Forschungs- und Entwicklungskapazitäten als „Hammer“ und die Marktnachfrage als „Nagel“.Es erfordert sowohl eine kontinuierliche Iteration der Technologie als auch kontinuierliches Feedback zu den Benutzerbedürfnissen.

Wenn sich beides in der Mitte treffen soll, müssen sowohl der linke Markt als auch die rechte Seite in Forschung und Entwicklung investieren.

Auf der Ebene der wissenschaftlichen Forschung haben Light-based Technology und die Fudan-Universität ein gemeinsames Labor für zukünftige Computerhardware eingerichtet, um alle Möglichkeiten des optischen Rechnens im Zeitalter der technologischen Divergenz zu erkunden.

Im Hinblick auf die technische Umsetzung hat das Team hochrangige „Branchenveteranen“ aus den Bereichen Simulation, Digitaltechnik, Hardware, Systemarchitektur und Algorithmen zusammengestellt, um sicherzustellen, dass das Produkt eine tatsächliche technische Umsetzung erreichen kann.

Gleichzeitig hat das Unternehmen Beziehungen zu Partnern in der inländischen Industriekette aufgebaut, einschließlich einer strategischen Zusammenarbeit mit United Microelectronics, einem führenden inländischen Unternehmen für Siliziumphotonik, und modernster Forschung und Entwicklung von optoelektronischen 2,5D- und 3D-Verpackungen mit erstklassigen inländischen Verpackungen und Testfabriken.

Technologische Durchbrüche sind nur ein Sprungbrett, optische Computerchips undLichtbasierte TechnologieGenerell müssen wir uns der Herausforderung der Industrieökologie stellen.

Derzeit verwenden Marktkunden im Allgemeinen NVIDIA oder andere bekannte GPUs. Um die weit verbreitete Anwendung optischer Computerplatinen zu realisieren, muss diese mit den Kunden angepasst werden. „Die Richtung unserer Bemühungen besteht darin, sicherzustellen, dass das optische Computerboard in Bezug auf die Hardware vollständig mit dem bestehenden Ökosystem kompatibel ist.“

sicherlich,Optische Rechenchips und elektrische Chips sind kein Ersatz, sondern verstärken sich gegenseitig.

In den frühen Entwicklungsstadien können optische Rechenchips die Rolle von Tensor-Rechenkernen spielen und herkömmliche elektronische Chips unterstützen. Angesichts der derzeitigen Dominanz elektronischer Chips auf dem Markt werden optische Rechenchips zunächst eine Vielzahl linearer Rechenaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz übernehmen.

Mit der allmählichen Erweiterung der Kundenbedürfnisse wird jedoch auch das gesamte Software-Ökosystem bereichert und die Lieferfähigkeit verschiedener optischer Computerunternehmen wird sich ebenfalls verbessern.

Cheng Tangsheng verglich die aktuelle Entwicklung optischer Computerchips mit „dem Vorabend der Einführung von AlphaGo“. Verglichen mit künstlicher Intelligenz oder elektronischen Chipplattformen befindet sich das optische Rechnen noch in einem relativ frühen Entwicklungsstadium. Mit der Verbesserung der Effizienz und der Verbesserung des Ökosystems wird die optische Datenverarbeitung nach und nach eine größere Rolle spielen und eine starke technische Unterstützung für Datenverarbeitung, Speicherung, Übertragung und Wahrnehmung im intelligenten Zeitalter bieten.

Mi Lei, Gründungspartner von Zhongke Chuangxing, schlug 2016 das „Mi 70-Gesetz“ vor. Er glaubte, dass die optische Technologie in Zukunft eine sehr wichtige Basistechnologie sein wird und ihre Kosten 70 % der Kosten aller zukünftigen Technologien ausmachen werden Produkte. %. Es lässt sich jedoch nicht leugnen, dass jeder technologische Durchbruch eine langfristige Anhäufung und Investition sowie einen längeren Zeitraum der Transformation und Umsetzung erfordert.

Der Mensch profitiert seit seiner Geburt vom Licht, und Licht wird auch mehr Möglichkeiten für künstliche Intelligenz schaffen.

*Verweise:

, Jiazi Suzhou

(Quelle des Titelbildes: „Jiazi Guangnian“, generiert mit KI-Tools)

[Jiazi Live Room-Vorschau]

Diesen Donnerstag (18. Juli) um 14:00 Uhr wird der Gründer und CEO von Jiazi Guangnian, Zhang Yijia, eine Live-Übertragung mit dem Think-Tank-Analysten Noor Maimati (Wheat) von Jiazi Guangnian durchführen, um die Chancen und Herausforderungen hinter der medizinischen KI-Welle zu analysieren. Während der Live-Übertragung werden die neuesten Urteile zur KI-medizinischen Versorgung auf leicht verständliche Weise mit „0,5-facher Geschwindigkeit“ auf Basis der Forschungsergebnisse des Jiazi Guangnian Think Tanks geteilt. Dabei werden auch die beiden Redner antworten Fragen des Publikums und Kommunikation mit allen, die voller nützlicher Informationen sind, die Sie nicht verpassen sollten!

Scannen Sie den QR-Code auf dem Poster, um einen Termin für die Live-Übertragung zu vereinbaren und vorab der Live-Übertragungs-Kommunikationsgruppe beizutreten. Jeder ist herzlich eingeladen, den Code zu scannen, um den Bericht zu erhalten und die Lernmaterialien vorab zu beherrschen.