用于神经形态非线性激活的硅基光子学 ITO-石墨烯混合集成吸收调制器
应用物理
2024-06-12 v1 光学
摘要
对机器智能每三个月翻一番的高需求正推动超越电荷传输电线的新型硬件方案，使得基于专用集成电路（ASIC）的加速器复兴。这些创新包括光子 ASIC（P-ASIC），因其有望执行光学线性（以及非线性）运算，例如用于向量矩阵乘法或卷积的乘加运算，而无需迭代架构。当利用光子集成电路时，此类光子线性代数可实现皮秒级延迟，通过即时数学运算完成。然而，神经元的完整功能包括提供非线性激活函数（称为阈值化），以对推断数据做出决策。许多 P-ASIC 方案在电子域中实现该非线性，这在数据吞吐量与延迟方面带来挑战，从而打断光链路并通过域交叉增加系统复杂性。本工作遵循利用增强的光-物质相互作用来提供高效、紧凑且可设计的电光神经元非线性的理念。在此，我们提出并演示一种新型电光器件，将该光学非线性的形状设计为类似于修正线性单元（ReLU）——神经网络中最常用的非线性激活函数。我们结合由两种电光材料构成的异质结构的反向传输函数，设计器件的类二极管非线性响应。将该非线性集成到光子神经网络中，我们展示了此阈值器栅极结的静电特性如何提升机器学习推断精度与神经网络的能效。
引用
@article{arxiv.2109.09440,
title = {An ITO Graphene hybrid integrated absorption modulator on Si-photonics for neuromorphic nonlinear activation},
author = {Rubab Amin and Jonathan K. George and Hao Wang and Rishi Maiti and Zhizhen Ma and Hamed Dalir and Jacob B. Khurgin and Volker J. Sorger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09440},
year = {2024}
}