微雲全息（NASDAQ HOLO）：開創計算新紀元的星耀光子計算算法

人類大腦擁有 300 億個神經元，僅需 20 - 30 瓦特能量就能進行高效信息處理。其複雜的結構和低功耗、高效率的特性，為科技研究提供了重要啟示。生物工程和計算機科學領域的研究人員試圖模擬人腦信息存儲和處理機制，開發更高效智能的計算技術。微雲全息（NASDAQ HOLO）也在此背景下展開新型計算算法的探索。

傳統計算機基於馮?諾依曼體系結構，在處理分佈式、大規模、並行和自適應計算任務時效率低下。同時，傳統計算機功耗較高，在信息傳輸和處理速度方面也存在侷限性。電子信號在傳輸過程中受電阻、電容、電感等因素影響，導致信號衰減和延迟，影響計算速度和效率。

為解決傳統算法在面對當今複雜計算任務時的諸多不足，微雲全息推出了具有重大突破意義的星耀光子計算算法。

該算法充分發揮光子學的獨特優勢。首先是多維度特性，這使得算法在處理信息時能夠從多個角度進行分析，極大地提高了計算的全面性和準確性。超高速優勢則表現爲將單個計算操作時間壓縮至亞納秒級，在如此短的時間內完成計算任務，為實時處理非結構化信息奠定了堅實基礎。大帶寬特性允許大量數據在瞬間傳輸，無論是圖像、音頻還是其他複雜數據類型，都能以極高的效率在算法中流轉，大大提升了計算的效率和響應速度。而低功耗更是在能源緊張的當下顯得尤為關鍵，相比傳統算法的高能耗，星耀光子計算算法能夠以極低的能量消耗完成大量計算任務，為可持續發展提供了新的可能。同時，該算法還具備超低功耗和自主學習能力，能夠根據不同的計算任務和數據特點自動調整計算策略，不斷優化自身性能，實現更加智能高效的計算。

在具體實現機制方面，微雲全息通過人工神經元與標量突觸重量的連接，以矩陣 - 向量操作精心佈置互連。這種連接方式和操作模式使得算法能夠更加高效地處理複雜的計算任務，提高計算的準確性和速度。光信號在算法中起着至關重要的作用。光信號由可調整的諧波導元件發射並放大，這些諧波導元件能夠將微弱的光信號轉化為足夠強度的信號，以便進行后續的處理。同時，利用特殊信號複合技術使半導體中的載流子累積加強，進一步提高了光信號的強度和穩定性，為算法的穩定運行提供了有力保障。

與傳統電子電路金屬線連接相比，星耀光子計算算法所採用的光子波導信號具有顯著優勢。光子波導信號的損耗和熱損耗更低，在傳統電子電路中，電子在金屬線中傳輸時會受到電阻、電容、電感等因素的影響，導致信號衰減和能量損失。而光子在波導中傳輸時，幾乎不受這些因素的影響，能夠以更低的損耗傳輸更遠的距離。並且光子波導無電感和趨膚效應，在傳統電子電路中，電感和趨膚效應會導致信號畸變和能量損失，而光子波導由於沒有這些問題，能夠在遠距離的神經互聯中保持信號的完整性，降低信號畸變，提高計算的準確性。

爲了滿足無人駕駛、智能製造等高帶寬和低延迟計算任務的需求，算法採用了直接、非數字的光子互連方式。這種互連方式能夠在瞬間傳輸大量的數據，實現高帶寬的信息傳輸，滿足這些領域對數據傳輸速度的極高要求。同時，由於光子的傳輸速度極快，能夠大大降低延迟，確保實時計算的順利進行。此外，爲了進一步提高算法的並行處理能力和計算效率，微雲全息還採用了數字時分複用技術構建更大的神經網絡。這種技術能夠有效地利用帶寬資源，將多個計算任務同時進行，提高計算的效率和速度。通過構建更大的神經網絡，算法能夠處理更加複雜的計算任務，為各個領域的發展提供更加強大的計算支持。

微雲全息（NASDAQ HOLO）將繼續加大研發投入，深入研究光子計算技術，優化算法性能。利用現有算法進行編程和訓練，提高穩定性和可靠性。與科研機構和企業合作，探索應用場景，推動先進技術與應用涌現。同時，驗證光子計算相較於電子計算的優勢，拓展應用範圍，探索新的光子學技術和材料，提高性能和效率。