分光器：网络扩展的必备工具

在当今数字化的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。随着网络应用的不断扩展和用户数量的增加，网络扩展已经成为了许多企业和组织所面临的重要问题。而在这个过程中，分光器作为一种网络扩展的必备工具，发挥着至关重要的作用。

分光器，顾名思义，就是将光信号进行分配和分离的设备。它通常被用于光纤网络中，可以将一根光纤中的光信号分成多个相同或不同的光信号，然后将这些光信号传输到不同的设备或网络中。这样一来，就可以实现网络的扩展和覆盖范围的扩大。

分光器的优点是显而易见的。首先，它可以提高网络的容量和带宽。通过将光信号进行分配，可以使得多个设备或网络共享同一根光纤的带宽，从而提高了网络的容量和传输速度。其次，分光器可以提高网络的可靠性和稳定性。由于分光器可以将光信号分配到多个设备或网络中，因此即使其中一个设备或网络出现故障，也不会影响整个网络的运行。最后，分光器还可以降低网络的成本和复杂性。通过使用分光器，可以减少光纤的使用数量和设备的数量，从而降低了网络的建设和维护成本。

在实际应用中，分光器已经被广泛应用于各种网络扩展场景中。例如，在企业内部网络中，可以使用分光器将一根光纤中的光信号分配到不同的楼层或部门，从而实现网络的扩展和覆盖范围的扩大。在数据中心中，可以使用分光器将光信号分配到不同的服务器或存储设备中，从而提高了数据中心的容量和效率。在电信运营商的网络中，可以使用分光器将光信号分配到不同的地区或用户，从而实现网络的覆盖和扩展。

总之，分光器作为网络扩展的必备工具，具有提高网络容量和带宽、提高网络可靠性和稳定性、降低网络成本和复杂性等优点。在未来的网络发展中，分光器将会继续发挥重要的作用，为人们带来更加高速、稳定和可靠的网络连接。

清华“太极-Ⅱ”光芯片面世，首创全前向智能光计算训练架构

IT之家 8 月 8 日消息，据清华大学官方消息，清华大学电子工程系方璐教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组另辟蹊径，首创了全前向智能光计算训练架构，研制了“太极-II”光训练芯片 ，实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。

该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题，于北京时间 8 月 7 日晚在线发表于《自然 》期刊。

IT之家查询获悉，清华大学电子系为论文第一单位，方璐教授、戴琼海教授为论文的通讯作者，清华大学电子系博士生薛智威、博士后周天贶为共同一作 ，电子系博士生徐智昊、之江实验室虞绍良博士参与了该项工作。该课题受到国家科技部、国家自然科学基金委、北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学-之江实验室联合研究中心的支持。

Nature 审稿人在审稿评述中指出“本文中提出的想法非常新颖，此类光学神经网络（ONN）的训练过程是前所未有的。所提出的方法不仅有效，而且容易实现。因此，它有望成为训练光学神经网络和其他光学计算系统的广泛采用的工具 。”

据清华大学官方介绍，近年间，具有高算力低功耗特性的智能光计算逐步登上了算力发展的舞台。通用智能光计算芯片“太极”首次将光计算从原理验证推向了大规模实验应用，拥有 160TOPS / W 的系统级能效，但现有的光神经网络训练严重依赖 GPU 进行离线建模并且要求物理系统精准对齐 。

据论文第一作者、电子系博士生薛智威介绍，在太极-II 架构下，梯度下降中的反向传播化为了光学系统的前向传播，光学神经网络的训练利用数据-误差两次前向传播即可实现。两次前向传播具备天然的对齐特性，保障了物理梯度的精确计算。由于不需要进行反向传播，太极-II 架构不再依赖电计算进行离线的建模与训练，大规模神经网络的精准高效光训练终于得以实现 。

论文研究表明，太极-II 能够对多种不同光学系统进行训练，并在各种任务下均表现出了卓越的性能：

大规模学习领域：突破了计算精度与效率的矛盾，将数百万参数的光网络训练速度提升了 1 个数量级，代表性智能分类任务的准确率提升 40% 。

复杂场景智能成像：弱光环境下（每像素光强度仅为亚光子）实现了能量效率为 5.40×10^6 TOPS / W 的全光处理，系统级能效提升 6 个数量级 。在非视域场景下实现了千赫兹帧率的智能成像，效率提升 2 个数量级。

拓扑光子学领域：在不依赖任何模型先验下可自动搜索非厄米奇异点，为高效精准解析复杂拓扑系统提供了新思路。

IT之家附论文链接：

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