大数据时代人们对电子计算机处理系统的算力和速度等要求越来越高
光信号以光速传输,使速度得到巨大提升;
光具有天然的并行处理能力以及成熟的波分复用技术,从而使数据处理能力和容量及带宽大幅度提升;
光计算功耗有望低至10~18 J/bit,相同功耗下,光子器件比电子器件快数百倍。
一是随着摩尔定律的逐步失效,以及大数据时代对计算系统功耗和速度要求的不断提高,光计算技术高速和低功耗的特点越来越受到人们的重视;
二是光计算技术的并行性运算特点,以及光学神经网络等算法和硬件架构的发展,为图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术对算力的需求提供了最有潜力的解决方案。
光计算可以分为模拟光计算和数字光计算。模拟光计算最典型的一个例子就是傅立叶运算,在图像处理等领域需要运用傅立叶变换相关的计算,如卷积计算。用传统计算机来计算傅立叶变换是非常消耗计算量的,而光通过透镜的过程,本身就是一次傅立叶变换的过程,这个过程几乎完全不需要时间。数字光计算是利用光和光学器件组合形成经典的逻辑门,构建类似传统数字电子计算原理的计算系统,通过复杂的逻辑门组合操作实现计算。
空间光计算
基于多层感知器的衍射光学光子芯片
基于马赫-曾德干涉仪光开关阵列的可编程光子芯片
光子芯片
基于微环的全光学脉冲光子芯片
-本文选自《世界科学》杂志2020年第12期“大家·科技前沿”栏目-
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