光学计算技术可以加速其营销

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目前，我们的REU Xia报纸目前正在扩大其复杂的任务，例如人工智能培训（AI），以及在各个行业中提高计算机功率的需求正在日复一日地增加。传统的电子计算机架构受到“瓶颈von Neumann”等问题的限制，而量子计算目前处于开发的早期阶段。在这种背景下，光学计算技术已经出现并逐渐出现，它使用光而不是电气来处理数据。世界经济论坛的官方网站最近在一份报告中指出，近年来，光学计算表明发展趋势已经加速。一些技术路线正在迅速发展，逐渐离开实验室，并针对工业应用。在f预计它将在许多领域（例如智能计算机中心）以及新材料的研发等许多领域发光。光学计算具有很大的优势。光是一种物理手段，非常快速地传播，具有丰富的信息维度并消耗了非常低的能量。光学计算使用光子代替电子作为计算机载体。这比传统的电子计算机科学具有许多优势。首先，光具有多个物理尺寸，例如波长，相位，振幅，极化和波导指南模式，它们自然地接受了平行的计算机科学。因此，光子设备特别适用于诸如科学计算和自动学习之类的密集任务。其次，光子在执行时间内很少产生热量，其能耗的优势很重要。第三，在处理宽带模拟信号时，光子设备具有较宽的带宽，并且超过了电子设备。第四，光学设备运行良好就计算机速度而言，响应迅速，几乎没有延迟，并显着改善了计算机的守时性。光计算是速度，有望充分利用光的自然效率，并为当前的计算机范式带来创新的进步。几种架构具有自己的优势和缺点。光学计算技术领域已经出现了各种架构，每个架构都有自己的优势和缺点。自由空间光学器件（FSO）是光学计算的最早形式。 FSO系统使用镜头，空间灯调节器和光学类型等元素来控制空气中的光或空虚和处理过程。实施FSO过程中面临的主要挑战之一是提高系统的耐用性和可靠性。这要求科学家进一步优化光学力学，例如使用集成固态光学模块，集成光学调制器（SLM）或集成或光子超材料。当前，用于调整光学途径的SLM响应率远低于电子设备的响应率。但是，正在开发新一代更快，更高的分辨率调节器，并有望取得巨大进步。光子芯片集成了微电磁组件，例如激光器，梁和干涉仪平台，从而有助于集成到现有的电子体系结构中。尽管这条技术路线正在迅速发展，但大多数解决方案都难以攀登pomore复杂的计算机任务。一些公司采用了另一种方法，从开发完全光学的AI芯片到开发光学互连设备（使用灯在电子组件之间传输高速数据）。该路线基于新设备上的新材料和创新，以减少信号丢失并提高计算机精度。 Niobate锂在第一个实验中提供了良好的应用观点。纤维R光学系统基于成熟的光纤通信基础架构，并借助光纤指南实现复杂的计算。这特别适合目的。解决人工智能优化的问题和困难。一个典型的例子是一个“ CO”，它允许通过光纤循环传输光学脉冲以执行“ Ising Healthy Machine”操作。不幸的是，其特征重要的单体仍然取决于要实现的电子设备，这需要频繁的光电转换，这大大降低了计算速度。将来，系统可以取决于基于芯片的架构以提高集成和可扩展性。此外，科学家正在开发多个核的特殊纤维，以在不同的纤维核的帮助下同步多个计算，但是这些多数核纤维系统中的大多数仍处于实验室研究阶段。技术瓶颈必须紧急打破，开发人员光学计算的elopment在关键的窗口周期中。在全球对更快，更便宜，更强大的计算机电源的紧急需求下，光学计算机系统提供了新的可能性。在短期内，完全光学的自由空间系统似乎是最真实的，而混合光和电的混合动力系统也具有很大的潜力。集成计算机科学和存储的“内存计算”的架构也非常潜力。在中期，结合空间和时间维度的新处理体系结构可以提高性能和能源效率。开发光学计算的冲动很强，但是在朝着商业应用迈进之前，仍然有一些技术瓶颈。首先，存在精度和稳定性问题。由于光学系统易受组件不匹配，温度波动或随机信号噪声的影响，研究人员正在改善干扰CE能力通过闭路反馈系统和自动实时校准。 OPP Data -Storageticos也是一个重要的问题。为此，基于空腔的光学系统可以完全避免由处理器和内存之间的数据迁移造成的损失。集成和包装也带来挑战。但是，3D包装技术和新材料的创新可以提高可扩展性并降低成本。