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第五百二十三章:AI有人格么?[1 / 3]

计算机科学实验室。

光子计算机组。

实验室。

马兆和光子计算机组组长等人,将杨学斌迎进了实验室,走到了放置光子计算机的办公桌前。

与量子计算机一样,光子计算机体积很小。

整个主机,跟普通台式电脑的主机差不多大,连接了特制的显示器和键盘、鼠标。

同量子计算机一样,与传统计算机不同。

传统计算机可以通过叠加芯片,建造成超级计算机来获得算力的极限攀升。

决定光子计算机性能的不是芯片数量,而是光子芯片的性能。

在同一芯片空间内,通过增加波长、偏振、模式、轨道角动量等光学维度来并行处理更多信息,而且能效极高,几乎不怎么发热,所以体积可以做到很小。

因此光子计算机的性能指标,也不再是传统计算机的算力,而是处理通量和计算密度。

处理通量,就是单位时间内能处理的光学数据流总量。

这属于光子计算机的‘算力’。

哪怕是初代机,处理通量也是每秒千万亿计的。

即一个集成了百万通道的系统,每通道以100GHz速率处理数据,那么总通量就是106×1011=1017samples/s。

计算密度,就是单位芯片面积(或体积)上可同时进行的独立计算任务数。

计算密度越高,光子计算机越小。

利用波长、偏振、模式等多维复用,单点可实现>1000个并行计算通道,集成密度比电子芯片高多个数量级。

因为光的传播速度极快,光子计算机的延迟可以降到皮秒级。

传统计算机,基本上都是毫秒级。

至于能耗,由于计算过程几乎不发热,其能效是目前顶级GPU的百万倍以上。

那该如何理解光子计算机的性能?

传统计算机计算是逐次的逻辑运算,一次只能处理一个任务,但因为它的速度实在是太快了,动辄每秒几万亿次,因此给人感觉在一秒内它能够并行处理很多任务。

而光子计算机,则是真正的超并行处理。

它这个超并行处理,并非处理任务,而是数据样本本身。

我们举个例子。

比如说:实时识别超高速摄像机拍摄的视频中的物体。

传统架构:C

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