초록 인공 신경망은 기계 비전, 자연어 처리 및 과학적 발견에서 주도적인 역할을 합니다. 그러나 이들의 성공은 신경망을 뒷받침하는 핵심 작업인 빠르고 효율적인 텐서 계산에 대한 증가하는 수요와 함께합니다. 아날로그 광학 시스템은 신호 전파 속도가 매우 빠르고 저지연 컴퓨팅을 제공하며, 충전, 방전 커패시턴스 및 전기 간섭을 제거할 수 있기 때문에 디지털 전자보다 텐서 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있는 유망한 해결책을 제공합니다. 여기에서는 심층 신경망 추론을 수행할 수 있는 전량광학 텐서 프로세서를 소개합니다. PyTorch 프레임워크에 대한 완전한 고속 전자 인터페이스와 통합된 표준 19인치 랙 유닛에 장착된 이 프로세서는 광학 하드웨어에서 신경망의 원활한 배치를 가능하게 합니다. 우리의 광학 프로세서는 가중 신호의 병렬 강도 기반 축적을 수행하는 9개의 입력 및 3개의 출력 채널을 갖춘 전량광학 크로스바를 구현합니다. 이 칩은 imec의 iSiPP50G 실리콘 포토닉스 플랫폼을 사용하여 제작되며, 전기 흡수 변조기와 포토다이오드를 통합하여 확장성과 대량 생산 호환성을 보장합니다. 통합된 자기 주입 잠금 마이크로콤브는 동시에 작용하는 광학 캐리어를 위한 안정적인 다파장 광원 역할을 합니다. 우리는 MNIST 및 CIFAR-10에서 추론을 시연하며 각각 98.1% 및 72.0%의 분류 정확성을 달성했습니다. 이러한 발전은 인공지능을 위한 확장 가능하고 고속 광학 가속기를 향한 중요한 단계로서 산업용 실리콘 프로세스와 호환되는 컴팩트하고 재프로그래밍 가능한 광학 컴퓨팅 플랫폼을 보여줍니다.
Brückerhoff‐Plückelmann et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: