这款全新芯片每秒可处理近20亿张图像

美国宾夕法尼亚州立大学的研究小组开发了一款面积小于1平方厘米的芯片，其每秒可处理近20亿张图像。

在用于图像识别的传统人工智能(AI)系统中，目标对象的图像首先在图像传感器上形成，例如智能手机中的数码相机。随后，图像传感器将光转换为电信号，并最终转换为二进制数据。只有这样，系统才能充分“理解”图像，从而使用计算机芯片对其进行处理、分析、存储和分类。

宾夕法尼亚州立大学的工程师通过设计一种解决方法，消除了传统基于芯片的AI图像处理中最耗时的一面，创建了首款几乎可瞬间对图像进行分类和识别的可扩展芯片。

研究人员的9.3平方毫米定制处理器有效地使用了“光学神经元”，其通过被称为波导的光缆相互连接，形成了一个多层的深层网络。信息通过这些层，每一步都有助于将输入图像分类到其学习类别之一。

由于此芯片能够计算光通过它传播以直接读取和处理光信号，研究人员声称其不需要存储信息，并且可以在大约半纳秒内执行整个图像分类。

此研究小组预计这项工作将应用于自动检测照片中的文本，帮助自动驾驶汽车识别障碍物和计算机的视觉任务。