可持续计算的光子学
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文构建了光子芯片的碳足迹模型，通过对 ADEPT 进行案例研究，调查了光子学加速器的可持续性，结果显示光子学可以通过其高能效性以及每单位面积至少比 28 纳米 CMOS 的制造碳成本低 4 倍，从而减少操作碳足迹和制造碳足迹。
本文研究了光子加速器上的图像分割，探讨了最适合光子加速器的DNN架构类型，以及在光子加速器上执行不同图像分割模型的吞吐量和能效，并讨论了相关的权衡。研究证明了某些分割模型在光子加速器上执行时几乎不会损失准确性，并探究了其鲁棒性的经验推理，并讨论了对模型表现不佳时如何恢复准确性的技术。此外，还比较了在光子加速器上不同图像分割工作负载的吞吐量和能耗估计，并讨论了提高光子加速器在计算机视觉任务中应用的挑战和潜在优化方法。
