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DOCTOR：面向自校正光子张量加速器的动态芯片矫正技术
光子计算在加速计算密集型人工智能 (AI) 工作负载方面已经成为一种有前途的解决方案，在资源有限、延迟敏感的边缘计算环境中，具有无与伦比的速度和能量效率。然而，现场噪声和环境变化给模拟光子张量加速器的部署带来了可靠性挑战。本文首次提出了一种
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4 months ago
光子学加速深度神经网络训练：基于残余数系统的设计
Mirage 是一种基于残留数系统（RNS）的光子深度神经网络（DNN）训练加速器，通过将 RNS 和光子学相结合，提供高能效、高精度且能够成功训练与 FP32 训练相媲美的 DNNs，相比系统阵列，平均可实现超过 23.8 倍的更快训练速
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7 months ago
自动驾驶中的图像分割和缺陷检测的光子加速器
光子计算能够比传统数字硬件更快速、更节能地进行深度神经网络（DNN）推断。本文研究在光子加速器上的图像分割，探讨了最适合光子加速器的图像分割 DNN 架构类型，以及在光子加速器上执行不同图像分割模型的吞吐量和能效，并讨论相关的权衡。特别地，
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9 months ago
基于可编程多操作多模干涉的机器学习光子张量核心 M3ICRO
提出了一种名为 M3ICRO 的基于多路多模干涉（MOMMI）器件定制的可编程光子张量芯片，在充分利用光电计算的能力的同时具有高能效、小体积以及优异的噪声鲁棒性。
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a year ago
人工智能和神经形态计算的光子学
该论文回顾了集成光子神经形态系统的最新进展，分析当前和未来的挑战，概述了克服这些挑战所需的科学和技术进步，包括光子计算、光子集成电路、人工神经网络、机器学习和神经形态光电子学。
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4 years ago
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