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光计算用于深度神经网络加速：基础、最新发展和新兴方向
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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
该论文讨论了光计算的基础知识和最新发展，重点是深度神经网络加速。描述了工程化光学装置、增强光电路和设计架构的各种有前景的方法，以适应各种深度神经网络工作负载。还讨论了硬件/软件协同设计的新技术，可以智能调整和映射深度神经网络模型，提高光计算平台在高性能和资源受限的嵌入式、边缘和物联网平台上的性能和能效。最后，还重点指出了该领域的若干未解决问题和未来研究方向。
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关键要点
- 该论文讨论了光计算的基础知识和最新发展，重点是深度神经网络加速。
- 描述了工程化光学装置、增强光电路和设计架构的各种有前景的方法。
- 这些方法旨在适应各种深度神经网络工作负载。
- 讨论了硬件/软件协同设计的新技术，可以智能调整和映射深度神经网络模型。
- 提高光计算平台在高性能和资源受限的嵌入式、边缘和物联网平台上的性能和能效。
- 指出了该领域的若干未解决问题和未来研究方向。
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