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Photonic Neural Network Accelerators
Photonic Neural Network Accelerators
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SPARC方法提高了光子神经网络加速器的精度
研究人员开发了一种名为SPARC的新方法，以提高光子神经网络加速器的推理精度。该方法解决了这些系统中固有的低比特量化和模拟光子噪声造成的限制。SPARC通过识别相似激活向量的组，并以高精度数字计算代表性向量的点积，同时将剩余计算卸载到光子加速器来实现这一点。该技术保留了现有的光子计算管道，并在各种深度神经网络模型中展示了更高的精度。
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论文详述光子AI加速器的硬件安全威胁
一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了多芯粒光子神经网络加速器（MCPNAs）潜在的硬件安全威胁。这些加速器结合了光子计算和通信以实现高效的AI加速，但由于其分布式架构和对第三方芯粒的依赖而容易受到攻击。该研究专门考察了影响这些系统机密性、完整性和可用性的硬件木马威胁。