光子计算能够更快、更节能地处理视觉数据。然而，可部署系统的实验优势仍然是一个挑战，因为复杂的光学非线性，用于下行数字处理的模数转换器(ADC)的相当大的功耗，以及对噪声和系统错误的脆弱性。

在这里，清华大学Qionghai Dai，Lu Fang，Jiamin Wu，Fei Qiao提出了一种结合电子和光计算的全模拟芯片(ACCEL)。它的系统能效为每瓦每秒74.8Peta运算，计算速度为每秒4.6Peta运算(超过99%由光学实现)，分别比最先进的计算处理器高出三个数量级和一个数量级。

文章要点

1）研究人员在采用衍射光计算作为特征提取的光学编码器后，光感应光电流直接在集成的模拟计算芯片中进行进一步计算，不需要模数转换器，每帧的计算延迟为72 ns。

2）在光电计算和自适应训练的联合优化下，ACCEL在实验中对Fashion-MNIST、3类ImageNet分类和延时视频识别任务分别获得了85.5%、82.0%和92.6%的竞争性分类准确率，同时在弱光条件下(每帧0.14 FJ μm⁻²)表现出卓越的系统鲁棒性。

ACCEL可用于可穿戴设备、自动驾驶和工业检测等广泛应用。

参考文献

Chen, Y., Nazhamaiti, M., Xu, H. et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. Nature (2023).

DOI：10.1038/s41586-023-06558-8

https://doi.org/10.1038/s41586-023-06558-8