最近的研究出现了一种既可以存储信息又可以执行超快速计算的新型存储单元。Nature Photonics 强调了这一突破，可以带来更快、更高效的 AI 处理，同时大幅减少数据中心的能源使用。
这个存储单元的工作原理是利用磁场引导光信号通过环形谐振器。这部分增强特定的光波长，将它们以顺时针或逆时针方向发送到特定的输出端口。每个端口的光亮度编码的值为 0 和 1.甚至是 0 和负 1.
传统的存储单元通常将信息存储为简单的 0 或 1.但这种新设计可以存储多个非整数值，每个单元最多可管理 3.5 位。这就像两个跑步者以相反的方向绕着赛道行驶，环境因素会改变他们的相对速度和用于编码正数或负数的差值。
这些编码值在人工神经网络中起着关键作用，有助于加强或削弱节点之间的连接。这在图像识别等任务中特别有用，其中神经网络使用有点像人脑的工作过程来解释视觉数据。
这项技术的突出好处之一是它的效率。普通计算机将存储和计算分开 — 在将结果保存到内存之前，在 CPU 中处理数字。但这个新单元直接在内存本身内部处理高速计算，这对于需要快速处理数据的 AI 应用程序来说是一个巨大的推动力。
研究团队对他们的设计进行了严格的测试，证明它可以承受超过 20 亿次写入和擦除周期，而不会降低性能。这种耐用性比以前的光子存储技术高出一千倍。就上下文而言，典型的闪存驱动器通常可以处理 10.000 到 100.000 个这样的周期。
展望未来，该团队希望在计算机芯片中添加更多单元，并探索更复杂的计算。这项技术可以减少 AI 系统的电力需求，朝着提高计算效率迈出一步。
