一款基于Si3N4微梳激光器的262 TOPS超维度光子AI加速器
光学
2025-11-26 v1 新兴技术
神经与进化计算
摘要
不断增长的数据量催生了一种新的计算范式，以人工智能（AI）和大语言模型（LLMs）为代表。然而，数字电子AI计算系统正逐渐达到其物理瓶颈，激发了对下一代AI加速器的广泛研究。光子神经网络（PNNs）凭借其利用时间、波长和空间等多物理维度之间相互作用的独特能力，被寄予了提升AI处理器计算能力和能效的可信期望。在本文中，我们实验性地展示了一种新型的多维阵列波导光栅路由器（AWGR）基光子AI加速器，其能够以创纪录的总计算能力262 TOPS执行张量乘法，相比现有基于波导的光学加速器实现了约24倍的提升。它由一个16×16 AWGR组成，利用时间、波长和空间分复用（T-WSDM）进行权重和输入编码，并结合集成的基于Si3N4的频率梳进行多波长生成。该光子AI加速器在全连接（FC）和卷积神经网络（CNN）模型上均得到了实验验证，其中FC和CNN分别针对DDoS攻击识别和MNIST分类进行训练。32 Gbaud的实验推理在DDoS检测中取得了Cohen's kappa分数0.867，在MNIST分类中取得了92.14%的准确率，分别与软件性能接近匹配。
引用
@article{arxiv.2503.03263,
title = {A 262 TOPS Hyperdimensional Photonic AI Accelerator powered by a Si3N4 microcomb laser},
author = {Christos Pappas and Antonios Prapas and Theodoros Moschos and Manos Kirtas and Odysseas Asimopoulos and Apostolos Tsakyridis and Miltiadis Moralis-Pegios and Chris Vagionas and Nikolaos Passalis and Cagri Ozdilek and Timofey Shpakovsky and Alain Yuji Takabayashi and John D. Jost and Maxim Karpov and Anastasios Tefas and Nikos Pleros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03263},
year = {2025}
}