フォトニクスとマイクロ波が融合し,コンピューティングの柔軟性を向上させる

科学分野:

• フォトニック・コンピューティング
• 人工ニューラルネットワーク
• 統合フォトニクス

背景:

• 人工ニューラルネットワーク (ANN) は,計算が密集したテンソール操作に依存しています.
• 伝統的な電子アーキテクチャは,ストレージとコンピューティングのボトルネックに直面し,効率的な大規模テンサー処理を妨げています.
• 既存のフォトニックコンピューティングソリューションには,複雑なANNタスクに必要な密度と効率が欠けていることが多い.

研究 の 目的:

• ANN計算を加速するための新しい光子テンサー処理ユニット (PTPU) を開発する.
• 高次元のテンソール演算の処理における電子計算の限界を克服する.
• AIハードウェアのための光学集積回路の計算密度と効率を向上させる.

主な方法:

• 単一のマイクロリング共振器は,光子テンサー処理のコアコンポーネントとして利用されました.
• テンサーの収束操作は,時間,波長,マイクロ波の周波数を操作することで実行された.
• 多波長レーザーの正確な制御により,共振器の動作状態を動的に調整することが可能になりました.

主要な成果:

• 開発されたPTPUは,多次元テンソール収束操作を成功裏に実行しました.
• 34.04 TOPS/mm2の驚くべきフォトンの計算密度が達成されました.
• この密度は現在の光子コンピューティングチップの性能基準を大幅に上回ります.

結論:

• マイクロリング共振器ベースのPTPUは,ANNにおける効率的なテンサー処理のための有望なソリューションを提供します.
• この進歩はAI加速のための 電子コンピューティングの重要なボトルネックに対応します
• 達成された高いコンピューティング密度は 次世代の高性能フォトニック AI ハードウェアの道を開きます