美国麻省理工学院开发出光深度学习技术
美国麻省理工学院研究人员开发出光深度学习技术,可降低设备数据传输延迟的影响。这种技术将运行机器学习模型的内存密集型步骤转移到中央服务器。
在中央服务器上,模型的组件被编码到光波上,并通过光纤连接到末端设备,这使得大量数据能够通过网络速度发送。然后,接收端使用一个简单的光学设备,能利用这些光波携带的模型部分快速执行计算。
与其他方法相比,该技术可将能源效率提高100倍以上,还可以提高安全性,因为用户的数据不需要传输到中心位置进行计算。该技术有望提高网络末端设备的性能,促进人工智能的部署。
相关研究成果发表在science上。
这项研究的部分资金来自 NTT Research、美国国家科学基金会、空军科学研究办公室、空军研究实验室和陆军研究办公室。获 取 更多前沿科技?研究 进展访问:https://byteclicks.com
版权声明:除特殊说明外,本站所有文章均为 字节点击 原创内容,采用 BY-NC-SA 知识共享协议。原文链接:https://byteclicks.com/42473.html 转载时请以链接形式标明本文地址。转载本站内容不得用于任何商业目的。本站转载内容版权归原作者所有,文章内容仅代表作者独立观点,不代表字节点击立场。报道中出现的商标、图像版权及专利和其他版权所有的信息属于其合法持有人,只供传递信息之用,非商务用途。如有侵权,请联系 gavin@byteclicks.com。我们将协调给予处理。
赞