该研究小组的光子内存计算概念图。 图片来源：加州大学伯克利分校高级艺术家 Brian Long 编辑 该技术采用磁光材料，可实现高速、低能耗和耐用的内存解决方案，适合与现有计算技术集成。 这项研究是由匹兹堡大学电气与计算机工程助理教授 Nathan Youngblood 与前加州大学圣巴巴拉分校、现卡利亚里大学助理教授 Paulo Pintus 和东京科学研究所副教授 Yuya Shoji 共同领导的。 迄今为止，研究人员在开发用于人工智能处理的光子存储器方面一直受到限制--在获得速度等重要属性的同时，却牺牲了能源使用等其他属性。…