光子计算可以更快、更节能地处理视觉数据。然而，因为复杂的光学非线性、用于下游数字处理的模拟转换器analog-to-digital converters ，ADC具有相当大功耗、以及对噪声和系统误差的敏感性，可展开系统的实验优势，仍然是挑战之一。
今日，清华大学 Yitong Chen, Maimaiti Nazhamaiti, Han Xu，Jiamin Wu, Fei Qiao, Lu Fang & 戴琼海Qionghai Dai等，在Nature上发文，提出了一种全模拟光电芯片all-analog chip combining electronic and light computing (ACCEL)。该全模拟光电芯片，具有每瓦特每秒74.8拍操作的系统能量效率，以及每秒4.6拍操作的计算速度（超过99%由光学系统实现），分别比最先进计算处理器高出三个和一个数量级。将衍射光计算应用于光学编码器时，在特征提取后，光生电流直接在集成模拟计算芯片中实施了进一步计算，无需模数转换器，每帧的计算延迟仅为72ns。基于光电计算和自适应训练的联合优化，在Fashion-MNIST、3-类ImageNet分类，以及延时视频识别任务实验中，全模拟光电芯片ACCEL分别获得了85.5%、82.0%和92.6%的分类准确率，同时在低光照条件下（每帧0.14fjμm−2）表现出优越的系统鲁棒性。该全模拟光电芯片ACCEL，可广泛应用于可穿戴设备、自动驾驶和工业检测等领域。![]()
All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. ![]()
图1:全模拟光电芯片all-analog chip combining electronic and light computing，ACCEL的体系结构。
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图2:全模拟光电芯片ACCEL的实施。
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图3:全模拟光电芯片ACCEL的数值评估。
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图4:全模拟光电芯片ACCEL，用于图像分类的实验结果。
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图5:全模拟光电芯片ACCEL，用于延时任务的实验结果。
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图6:全模拟光电芯片ACCEL处理时间和能量消耗的实验测量。
Chen, Y., Nazhamaiti, M., Xu, H. et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06558-8https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8.pdf声明：仅代表译者个人观点，小编水平有限，如有不当之处，请在下方留言指正！