【摘 要】
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随着人工智能技术的高速发展，全球的计算量急剧增长，需要以快速、高效的方式处理海量数据，这对计算硬件的算力和能效提出了迫切的要求。受限于电子器件的固有极限和冯·诺依曼架构，传统的电子计算在速度和能效方面遇到了难以突破的瓶颈。光电智能计算充分融合光学的多维复用、大带宽、低能耗等优势和电学的细粒度灵活控制，具有光算电控和软硬协同的特点，是一种更实用、更有竞争力的人工智能计算加速方案。本文回顾了光电智能计
【基金项目】
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国家自然科学基金（62075075,U21A20511）； 湖北光谷实验室创新科研项目（No.OVL2021BG001）；
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随着人工智能技术的高速发展，全球的计算量急剧增长，需要以快速、高效的方式处理海量数据，这对计算硬件的算力和能效提出了迫切的要求。受限于电子器件的固有极限和冯·诺依曼架构，传统的电子计算在速度和能效方面遇到了难以突破的瓶颈。光电智能计算充分融合光学的多维复用、大带宽、低能耗等优势和电学的细粒度灵活控制，具有光算电控和软硬协同的特点，是一种更实用、更有竞争力的人工智能计算加速方案。本文回顾了光电智能计算的研究进展，探讨了目前用于光学信号处理和光学神经网络的主流计算架构在线训练算法以及算力、能效提升方面的挑战，并提出了展望。
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