宾夕法尼亚大学的工程师们最近大显神通，研发出了一款革命性的新芯片，这不是普通的芯片哦，它用光波而不是电来完成那些让AI变聪明的复杂数学计算。想想看，这意味着什么？这意味着电脑的处理速度将大大加速，同时还能省下一大笔电费。
这块硅光子（SiPh）芯片的设计灵感来自于Benjamin Franklin Medal Laureate和H. Nedwill Ramsey教授Nader Engheta的开创性研究。他们用纳米级别的材料操纵技术，在光——通信的最快方式——的帮助下进行数学计算，并且这还是基于硅的平台，没错，就是那个用来大规模生产电脑芯片的便宜且丰富的元素。
光波与物质的互动可能是突破今天电脑芯片局限性的一条途径，这些局限性基本上还是停留在1960年代计算革命初期芯片的原理上。
在《自然·光子学》杂志上发表的一篇论文中，Engheta的团队和电气及系统工程副教授Firooz Aflatouni的团队共同描述了这款新芯片的研发过程。
Engheta说：“我们决定联手。”他们利用Aflatouni的研究小组在纳米级硅器件方面的领先地位。
他们的目标是开发一个平台，用于执行向量-矩阵乘法，这是神经网络发展和功能中的核心数学操作，神经网络是当今AI工具的计算架构。
Engheta解释说，他们没有使用高度均匀的硅晶片，而是“让硅变薄，比如说到150纳米”，但这种变薄只发生在特定区域。这种高度的变化——而不需要添加任何其他材料——提供了一种控制光通过芯片传播的方法，因为高度的变化可以分布以引起光以特定模式散射，让芯片能够以光速进行数学计算。
由于生产芯片的商业铸造厂的限制，Aflatouni说，这种设计已经准备好用于商业应用，并且可能适用于图形处理单元（GPU），随着开发新AI系统的广泛兴趣，对GPU的需求已经急剧上升。
Aflatouni表示：“他们可以将硅光子平台作为一个附加组件，然后你可以加速训练和分类。”
除了更快的速度和更少的能耗外，Engheta和Aflatouni的芯片还具有隐私优势：因为许多计算可以同时进行，所以不需要在计算机的工作内存中存储敏感信息，这使得由这种技术驱动的未来计算机几乎不可能被黑客攻破。
Aflatouni说：“没有人可以黑进一个不存在的内存来访问你的信息。”
其他共同作者还包括宾夕法尼亚大学工程学院的Vahid Nikkhah、Ali Pirmoradi、Farshid Ashtiani和Brian Edwards。