應用光子建立更壯大，更節能的處分單位，以舉行更繁雜的機械借鑑。

由神經網頁實行的機械借鑑是開闢人工智慧的一種盛行技巧，因為鑽研職員旨在為種種應用複製大腦功效。

AIP印綬的《應用物理批評》（AppliedPhysicsReviews）雜誌上的一篇論文提出了一種應用光取代電來實行神經網頁所需的計較的新技巧。

在這種技巧中，光子張量焦點並行實行矩陣乘法，從而進步了目前深度借鑑對照的速率和服從。在機械借鑑中，練習了神經網頁以借鑑對看不見的資料實行無監視的計劃和分類。一旦對資料舉行了神經網頁練習，它便發生一個揣度，以辨認和分類工具和模式，並在資料中找到署名。

光子TPU並行儲存和處分資料，其特性是具備電光互連功效，從而能夠有用地讀寫光學儲存器，並使光子TPU與其餘系統佈局介面。大無數神經網頁都睜開多層互相持續的神經元，以借鑑人類的大腦。顯露這些網頁的有用技巧是將矩陣和向量相乘的複合函式。這種顯露容許經歷特地用於向量化運算（比方矩陣乘法）的系統佈局來實行並交運算。不過，使命越智慧，冀望的展望精度越高，網頁越繁雜。如許的網頁需求大批的資料舉行計較，並需求更多的功效來處分該資料。目前適用於深度借鑑的數字處分器，比方圖形處分單位或張量處分單位，因為如許做所需的功率以及處分器與儲存器之間電子資料的遲鈍傳輸而受到限定，難以以更高的精度實行更繁雜的操縱。

鑽研職員評釋，他們的TPU的機能大概比電TPU的機能高2-3個數目級。光子也不妨計較節點漫衍式網頁和在5G等網頁邊沿以高吞吐量實行智慧使命的引擎的抱負選定。在網頁邊沿，資料燈號大概曾經以來自監視錄影機，光學感測器和其餘起原的光子的模式存在。Miscuglio說：“光子專作用分器能夠節減大批動力，收縮相應時間並削減資料中間流量。”關於終極使用者，這意味著資料的處分速率要迅速得多，因為大片面資料曾經過預處分，這意味著僅一片面資料需求傳送到雲或資料中間。想打聽更多精美內容，迅速來眷注互聯範兒