佛羅里達大學硅基光基芯片:菲涅爾透鏡賦能AI卷積運算,能效較傳統電子芯片提升10-100倍,MNIST分類準確率達98%
摘要:當 AI 模型算力需求每 3.5 個月翻倍(OpenAI 數據),數據中心能耗已占全球總電力消耗的 1.5%(國際能源署 2024 報告)。佛羅里達大學 Volker J. Sorger 團隊在《Advanced Photonics》(IF=12.3)發表的光基芯片技術,通過 “電 - 光 - 電” 協同架構,將 AI 核心的卷積運算能耗降至傳統芯片的 1%-10%,同時保持 98% 的 MNIST 手寫數字分類準確率,為后摩爾時代 “綠色 AI” 提供關鍵解決方案。

