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还记得十几年的软硬之争吗?硬件的发展跟不上软件的发展速度，这种步调不一致，也影响了世界各方面的发展和进步。
今天，时下最流行的就是AI, 几年前的区块链，去年的元宇宙， 它们全部都遇到了一样的问题----硬件，它们全部都迫切的需要芯片的进步。 也就是说算法虽好，但是算力不够，在很多方面也是白费事。
除了GPU的迭代之外， 还有一个方面也许是未来AI的解决之道-----光学卷积处理器。
光学卷积处理器是一种利用光学器件实现卷积运算的设备，它利用光学器件对光的幅度和相位进行调制，实现高速、高精度、低功耗的卷积运算。
它的基本原理是将待处理的图像和卷积核分别转换成光学信号，然后利用光学器件实现它们的卷积运算，最后再将结果转换成电信号输出。
它的优点主要体现在两个方面：速度和能效比。由于光学器件具有极高的运算速度，光学卷积处理器可以实现非常快速的卷积运算，比传统的数字卷积处理器要快得多。同时，光学器件的能耗非常低，因此光学卷积处理器的能效比也非常高，可以大大降低运算成本。
它的应用范围非常广泛，主要涉及到图像处理、模式识别、人工智能等领域。例如，在图像处理领域，光学卷积处理器可以用于图像的去模糊、去噪、增强等操作;在模式识别领域，光学卷积处理器可以用于人脸识别、指纹识别等操作;在人工智能领域，光学卷积处理器可以用于神经网络模型的训练和运行等操作。
目前世界上的研究者正在不断探索和开发光学卷积处理器，取得了一些进展。以下是一些值得注意的研究成果：
1、提高光学器件的性能：为了提高光学卷积处理器的性能，研究者们正在开发新型的光学器件，例如基于光子晶体的器件、基于量子点的器件等，这些器件具有更高的光学性能和更低的能耗。
2、发展新的光学卷积算法：为了进一步提高光学卷积处理器的性能，研究者们正在发展新的光学卷积算法，例如基于深度学习的光学卷积算法、基于压缩感知的光学卷积算法等，这些算法可以在保证卷积精度的同时，进一步提高运算速度和能效比。
3、实现光电混合卷积处理器：为了更好地发挥光学卷积处理器的优势，研究者们正在研究实现光电混合卷积处理器，即将光学器件和电子器件结合起来，实现更灵活、更高效的卷积运算。
对于中国来说， 我们迎来了一个重大的好消息，2023年5月31日，中国科学院发布消息称，中国科学院半导体研究所集成光电子学国家重点实验室微波光电子课题组李明研究员-祝宁华院士团队研制出一款超高集成度光学卷积处理器。 据说比GPU快10倍，而且不需要光刻机。
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2022-06-16
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