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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

LightML: A Photonic Accelerator for Efficient General Purpose Machine Learning

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The rapid integration of AI technologies into everyday life across sectors such as healthcare, autonomous driving, and smart home applications requires extensive computational resources, placing strain on server infrastructure and incurring significant costs.We present LightML, the first system-level photonic crossbar design, optimized for high-performance machine learning applications.This work provides the first complete memory and buffer architecture carefully designed to support the high-speed photonic crossbar, achieving over 80% utilization.LightML also introduces solutions for key ML functions, including large-scale matrix multiplication (MMM), element-wise operations, non-linear functions, and convolutional layers.Delivering 325 TOP/s at only 3 watts, LightML offers significant improvements in speed and power efficiency, making it ideal for both edge devices and dense data center workloads.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
LightML: A Photonic Accelerator for Efficient General Purpose Machine Learning
Date Crossref
20/06/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Pittsburgh pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • U. of Central Florida pays non établi dans la notice
    Institution
  • U. of Pittsburgh pays non établi dans la notice
    Institution

University of Pittsburgh, U. of Central Florida et U. of Pittsburgh.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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