麻省理工學(xué)院（MIT）的研究團(tuán)隊首度實驗性展示了新系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用了數(shù)百個微米級激光來執(zhí)行基于光而非電子移動的計算，同時展現(xiàn)出能比目前最先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)電腦的能源效率高出 100 倍、計算密度高 25 倍的驚人表現(xiàn)。

該系統(tǒng)的改善空間非常巨大，換言之，未來的改進(jìn)將有望實現(xiàn)幾個數(shù)量級的提升，這也為大規(guī)模光電處理器（optoelectronic processor）的發(fā)展另辟蹊徑，進(jìn)而加速從數(shù)據(jù)中心到分布式邊緣裝置的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。 在未來最令人期待的，莫過于即使像手機(jī)這樣的小型設(shè)備也能執(zhí)行原本只能在大型數(shù)據(jù)中心計算的程序。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的興起，數(shù)據(jù)科學(xué)正在不斷演進(jìn)。 面對DNN的指數(shù)級擴(kuò)展，傳統(tǒng)電腦硬件能力難免顯露捉襟見肘的疲態(tài)，反觀近來光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ONN）已經(jīng)大幅進(jìn)化，能以高時脈頻率平行處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)，同時實現(xiàn)封包遺失的最小化。

盡管如此，ONN 卻出現(xiàn)了低電光轉(zhuǎn)換效率、組件極占空間和通道串?dāng)_等會導(dǎo)致低計算密度的三大問題，同時因為缺乏內(nèi)聯(lián)非線性（inline nonlinearity）而引發(fā)顯著延遲的狀況。

對此，研究人員首次提供能一次解決上述所有問題的微型設(shè)計，它屬于一種空間時間多工（spatial-temporal-multiplexed）ONN 系統(tǒng)，可通過微米級垂直共振腔面射型激光（Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers，VCSEL）陣列進(jìn)行神經(jīng)元編碼。 該器件能夠大量生產(chǎn)，并展現(xiàn)出色的電光轉(zhuǎn)換效率。 總之，這樣的設(shè)計似乎在不久的將來會有兩個數(shù)量級的大幅改善，屆時光電處理器將為加速橫跨集中式及分布式基礎(chǔ)設(shè)施上的機(jī)器學(xué)習(xí)流程提供嶄新契機(jī)。