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引言# P2 Y% }7 b" J
光計算作為傳統(tǒng)電子計算的替代方案,有潛力提供至少兩個數(shù)量級的速度提升和三個數(shù)量級的能效改善。本文探討光計算的兩個主要范式:數(shù)字和模擬,重點關(guān)注在光電子集成芯片(PIC)上實現(xiàn)的邏輯綜合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
& k0 z% U+ Q$ Y7 \3 W+ o7 B數(shù)字光計算:邏輯綜合6 Y) q+ s! w% p& {0 `- v4 s6 ~
二元決策圖(BDD)方法光學邏輯綜合的一種高效方法基于二元決策圖(BDD)。BDD是廣泛用于邏輯綜合和驗證的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。- g9 n) n: a( E/ b4 T- z( k$ i. B: e! R; j
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7 K$ p' g9 H# R# B圖1:展示了(a)原始的1-終端BDD,(b)消除合并器后的BDD,以及(c)BDD的光學實現(xiàn)。3 I3 o, o' A2 K9 U5 k- _# t
在這種方法中,每個BDD節(jié)點都被替換為光學交叉開關(guān),通常使用馬赫-曾德爾干涉儀(MZI)或微環(huán)諧振器實現(xiàn)。激光源的光從函數(shù)節(jié)點進入,1-終端的光電探測器檢測輸出。波導和光學合并器連接和合并光信號。, @* k/ K0 t& P, c+ c
優(yōu)化技術(shù)為減少BDD基光學綜合中的光功率損耗,采用了兩種主要技術(shù):
' e( F/ k/ A. P$ Q合并器消除:這種技術(shù)涉及復制節(jié)點以減少級聯(lián)合并器的數(shù)量,級聯(lián)合并器是功率損耗的主要來源。耦合器分配:通過使用定向耦合器代替普通合并器,可以通過仔細分配耦合比來提高功率效率。[/ol]
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) n2 X7 p+ S* J/ i# C) v! {
圖2:說明了(a)普通合并器和(b)定向耦合器。
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8 S! z7 R, `7 ^- {( s仿真結(jié)果在基準線路上進行的實驗證明,使用這些優(yōu)化技術(shù)可以顯著提高功率效率。
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' z3 ^ K6 i; f z7 m
圖3:顯示了不同基準線路的(a)光學開關(guān)數(shù)量和(b)最壞情況光損耗(dB)。
6 g* C7 H+ f/ ]6 c% q結(jié)果顯示,功率效率平均提高了27.02倍,而光學開關(guān)數(shù)量僅平均增加了7.63%。1 K/ n, H3 b1 X# N. ?
利用波導分波復用(WDM)) k* C- r" x# x# f- U5 m) O2 I
多輸出函數(shù)為了更有效地處理多輸出函數(shù),引入了波導分波復用(WDM)。WDM允許多個光信號在單個波導中獨立同時傳輸。' P1 D) ^% m/ r* S( W1 w4 o' O
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) \0 n( Z( [+ @! B# d) T: g. o& ?圖4:展示了(a)多功能BDD和(b)使用WDM的光學實現(xiàn)。, T- v. W6 o; ^# t; p, }0 f/ ~
綜合流程基于WDM的光學線路的提議綜合流程包括幾個步驟:BDD重排序超圖分割(HyPart)解決不可行分割(ReFlow)最終BDD重排序[/ol]
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: Z5 u9 X0 U W" \) T8 T圖5:說明了基于WDM的光學線路的提議綜合流程。
/ [9 G" D. J0 y) [超圖分割BDD分割問題通過超圖分割問題(HPP)近似解決。這種方法旨在最小化BDD節(jié)點數(shù)量,同時滿足WDM容量約束。0 b7 _( E& c! |! s) j- N3 a5 }9 ~* t
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' X7 _$ B7 D# N' W# ^圖6:顯示了(a)超圖示例,(b)相應的BDD,以及(c)ReFlow示例。0 Z" p8 O- ^ f' i# R) `
仿真結(jié)果實驗表明,隨著分割數(shù)量的減少,BDD節(jié)點數(shù)量通常會減少,從而實現(xiàn)更有效的節(jié)點和子功能共享。
9 B( e8 q O- K b0 d2 O- x
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7 x7 o# A5 I. ]- C' M圖7:描繪了BDD節(jié)點數(shù)量與分割數(shù)量之間的關(guān)系。
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* ~6 ^8 R# h% x' e n圖8:呈現(xiàn)了(a)不同WDM容量下的光學開關(guān)數(shù)量和(b)不同流程步驟下的BDD節(jié)點數(shù)量。0 g" C( | N( F. ~! ]$ x* w- A% T( }
結(jié)果顯示,基于WDM的方法可以根據(jù)WDM容量,將光學開關(guān)數(shù)量減少18.8%到28%,相比之前的方法。
) S" T5 q" F4 W% k' @4 w模擬光計算:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
) G( p) |" h- Z+ b, s E5 |& T光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ONN)架構(gòu)ONN使用光學組件實現(xiàn)多層感知器(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);緲(gòu)建塊是馬赫-曾德爾干涉儀(MZI)。3 T2 I2 t Y3 X7 j
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圖9:顯示了(a)MZI示意圖和(b)用于實現(xiàn)單位矩陣的MZI陣列。$ s8 N: e4 L# {) {- T
經(jīng)典ONN架構(gòu)在經(jīng)典ONN架構(gòu)中,每一層由使用MZI陣列實現(xiàn)的線性變換和非線性激活函數(shù)組成。
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, |/ S H. e/ q: p! p( ^# N# A圖10:說明了基本ONN架構(gòu)層。) b- I4 F: O( b n9 e
精簡ONN架構(gòu)為減少面積需求,提出了使用硬件-軟件協(xié)同設(shè)計的精簡ONN架構(gòu)。6 |( m0 ^3 d) K
" b# z) Q9 @! d, S- |- g
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圖11:顯示了提議的精簡層實現(xiàn)。
6 Q$ ^+ B! V3 c. l% z. r精簡架構(gòu)由三個主要組件組成:樹狀網(wǎng)絡(luò)(T)單位網(wǎng)絡(luò)(U)對角網(wǎng)絡(luò)(Σ)[/ol]
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圖12:呈現(xiàn)了樹狀網(wǎng)絡(luò)示例。
: y3 {2 t2 y- j* S; A仿真結(jié)果在MNIST數(shù)據(jù)集上進行的實驗證明了精簡ONN架構(gòu)的有效性。" |( E$ O& ~$ L5 ?
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6 { c2 `. G: J+ u7 \圖13:顯示了不同ONN配置的(a)測試準確度和(b)MZI數(shù)量。8 q- d6 Q; o" r* \/ `/ L
精簡架構(gòu)實現(xiàn)了與經(jīng)典架構(gòu)相當?shù)臏蚀_度,同時將面積(以MZI數(shù)量衡量)平均減少了28.7%。
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圖14:說明了(a)之前架構(gòu)和(b)提議架構(gòu)的噪聲魯棒性。5 }2 n5 o- M0 }
結(jié)論和未來方向光計算在數(shù)字和模擬范式方面都提供了有前途的進展。然而,仍然存在幾個挑戰(zhàn):可擴展性:光功率損耗限制了光學線路的復雜性。未來的研究應當專注于將光放大器和光電/電光轉(zhuǎn)換器納入綜合流程。魯棒性:解決制造缺陷、工藝變化和環(huán)境不確定性對實際實施很重要。大規(guī)模集成光學系統(tǒng)中的串擾噪聲也需要關(guān)注。集成:隨著光學計算技術(shù)的進步,與現(xiàn)有電子系統(tǒng)的無縫集成對廣泛應用很重要。[/ol]/ J- R3 c3 F w! s+ ?
參考文獻[1]M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2021.
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