光神经形态计算研究进展与展望(特邀)

摘要

脑科学与类脑研究是国际必争战略性前沿。人工智能与深度学习的飞速发展对算力提出了迫切需求。而传统的冯诺依曼架构,由于存算分离导致功耗墙和内存墙,摩尔定律也逐渐放缓。光神经拟态计算充分融合高速光通信、光互连、光集成、硅基光电子与神经拟态计算的特点,具有超高速、大带宽、多维度等优势,在高性能计算、人工智能领域有广阔的应用前景,是突破后摩尔时代传统微电子计算极限极具竞争力的方案。本文回顾了国内外主要研究团队在光神经元、光突触、光神经网络的理论、算法及器件方面的工作,并提出了展望。