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朝向高效的光子超维计算
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了 PhotoHDC，一种用于 HDC 训练和推断的电光子加速器，支持基本的、记录的和图形编码方案。通过评估常见数据集，发现该加速器在实现 HDC 训练和推断方面的能量延时积比最先进的电光子 DNN 加速器低两到五个数量级，比基于 CiM 的加速器低四个数量级。
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关键要点
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硅光子学计算作为深度神经网络（DNN）的替代方案逐渐受到关注。
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本文提出了 PhotoHDC，首个用于 HDC 训练和推断的电光子加速器。
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PhotoHDC 支持基本的、记录的和图形编码方案。
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通过评估常见数据集，PhotoHDC 在 HDC 训练和推断方面的能量延时积比最先进的电光子 DNN 加速器低两到五个数量级。
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PhotoHDC 的能量延时积比基于 CiM 的加速器低四个数量级。
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