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克服规模扩展机器学习硬件加速器中的通信瓶颈的硅光 2.5D 互联网
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了将光计算与通信集成到2.5D芯片平台，以加速机器学习硬件。基于硅光子学的加速器在大型语言模型和图神经网络中实现了10.2倍的吞吐量提升和3.8倍的能效提高，同时其碳足迹显著低于传统电子硬件。
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关键要点
- 将光计算和通信集成到2.5D芯片平台，以推动可持续扩展的机器学习硬件加速器。
- 基于硅光子学的硬件加速器在大型语言模型和图神经网络中实现了10.2倍的吞吐量提升和3.8倍的能效提高。
- 采用通信启发式方法设计机器学习系统，以解决能量受限平台上的挑战。
- 光子学加速器的碳足迹显著低于传统电子硬件，制造碳成本至少比28纳米CMOS低4倍。
- 光子计算能够更快速、更节能地进行深度神经网络推断，特别是在图像分割任务中表现出色。
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延伸问答
硅光子学加速器在机器学习中有什么优势？
硅光子学加速器在大型语言模型和图神经网络中实现了10.2倍的吞吐量提升和3.8倍的能效提高。
光计算如何帮助解决机器学习中的能量限制问题？
采用通信启发式方法设计机器学习系统，可以充分利用算法和应用，解决能量受限平台上的挑战。
光子学加速器的碳足迹与传统电子硬件相比如何？
光子学加速器的碳足迹显著低于传统电子硬件，制造碳成本至少比28纳米CMOS低4倍。
在图像分割任务中，光子计算的表现如何？
光子计算在图像分割任务中表现出色，能够快速且节能地进行深度神经网络推断。
如何通过光子加速器提高机器学习模型的性能？
通过交叉层设计和硬件/软件协同设计，可以优化光子加速器的性能，提高机器学习模型的吞吐量和能效。
光计算与传统计算相比有哪些主要区别？
光计算能够更快速、更节能地进行深度神经网络推断，相比传统数字硬件具有更高的能效和吞吐量。
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