Новый фотонный чип обрабатывает 100 млрд пикселей за 6 наносекунд
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Машинное зрение — быстро развивающаяся область робототехники, объединяющая камеры, датчики и алгоритмы в систему получения и анализа изображений. Современные условия требуют, чтобы собранные данные обрабатывались как можно быстрее, а значит, в самом устройстве — в смартфоне, ноутбуке или автомобиле. Для таких граничных вычислений специалисты из Университета Цинхуа (КНР) разработали передовой фотонный чип, который обрабатывает, передает и восстанавливает изображения за наносекунды.
Граничные, или периферийные вычисления сокращают время обработки задачи и позволяют эффективнее использовать сеть, однако даже они происходят недостаточно быстро для современных задач вроде автономного управления транспортом. Миллисекундные задержки в обмене информацией между оптикой и электроникой ограничивают скорость процессов анализа изображений.
Команда ученых из Университета Цинхуа спроектировала чип с оптической параллельно-вычислительной матрицей (optical parallel computational array, OPCA) с матрицей считывания-вычисления и кольцевыми резонаторами. Такая конструкция позволяет фотонному чипу преобразовывать оптическое изображение в двухмерную репрезентацию интенсивности света, которую можно направить в чип при помощи массива микролинз, сообщает IE.
Пропускная способность чипа ORCA — до ста миллиардов пикселей, время отклика — всего шесть наносекунд. Поскольку данные обрабатываются как световые сигналы, исследователи предлагают использовать их для оптической нейронной сети. Она сможет выполнять задачи по классификации, которые обычно решаются на периферии.
«Ввиду того, что каждый сенсорно-вычислительный элемент этого чипа реконфигурируемый, все они могут работать как программируемый нейрон», — пояснил в пресс-релизе Фан Лю, руководитель научной группы.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев