具有电光模拟存储的类脑光子计算

为什么更快、更精简的 AI“大脑”很重要

当今的人工智能运行在耗能巨大的芯片上，数据在存储和处理器之间不断往返。这种流量堵塞浪费能量并拖慢速度，尤其是当 AI 模型变得更大、更复杂时。本文的研究提出了一种新型的基于光的计算电路，内置模拟存储，旨在大幅减少这种数据移动，使未来的 AI 硬件既更快又更节能。

引用: Lam, S., Khaled, A., Bilodeau, S. et al. Neuromorphic photonic computing with an electro-optic analog memory. Nat Commun 17, 2472 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-69084-x

关键词: 类脑光子学, 模拟存储, 光学计算, 节能人工智能, 硅光子学