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近日，麻省理工学院团队背景的光子AI芯片公司Lightelligence对外宣布了一项重要进展——成功开发出***款光子芯片原型板卡（Prototype）。对于这家成立一年半的公司，这款芯片原型的诞生，验证了团队部分成员在2017年发表在NaturePhotonics期刊上的开创性想法——用光子代替电子来进行AI计算。但是在那个时候，他们在实验室开发的整个光子计算系统占据了半个实验室。

（来源：Lightelligence）

在视频演示中，团队在这个原型产品上成功用光子芯片运行了GoogleTensorflow自带的卷积***网络模型来处理MNIST数据集。这是一个使用计算机视觉识别手写数字的基准机器学习模型，也是机器学习中******的基准数据集之一。测试中，整个模型超过95%的运算是在光子芯片上完成的处理，测试结果显示，光子芯片处理的准确率已经接近电子芯片（97%以上），另外光子芯片完成矩阵乘法所用的时间是******的电子芯片的1/100以内。

LightelligenceCEO沈亦晨对DeepTech表示，公司计划将该光子芯片提供给一些合作方、潜在客户进行测试，目前国外已经有谷歌、FaceBook、AWS级别，国内BAT级别的客户与Lightelligence接洽。他透露，尽管这款芯片还不是公司真正意义上的***款商业化产品，在性能上也还有很大的提升空间，但却是对团队开发完整光子AI芯片系统可行性的一个重要验证。

图丨这款原型正在运行MNIST（来源：Lightelligence）

沈亦晨表示，在接下来的几十年中，对于AI算法尤其是机器学习算法的计算需求仍将大幅增加，但与此同时，我们回过头看过去几年计算硬件的发展，其演进速度正变得越来越慢，“从光子学的角度来看，我意识到，对于一些***基本的算法以及机器学习任务来说，光子可能是***佳的计算平台。在我的博士生涯中，我用一个项目简单地证明了这个概念性质的设想，现在，Lightelligence的成立正在将这个设想从学术研究带到真实世界”。

“我们从硬件到软件做出了一套可以运行的系统，原则上，它可以运行任何***网络系统，它也是就我们所知世界上***台完全***的光学计算AI***（standaloneopticalAIaccelerator）。Lightelligence现在发布这款芯片原型想传达的另一个信息是，光学计算不再是一个“ScienceProject”，而是一个已经接近于产品化的技术”，他说。