光子谐振器权重的设计自动化

基于谐振器权重库的神经形态光子处理器是一种新兴的候选技术，用于在高速度模拟系统中实现现代人工智能(AI)。这些专用模拟器件利用谐振器器件的物理特性实现向量乘法，相比等效电子电路具有效率、延迟和吞吐量的优势。然而，这些优势通常伴随着补偿制造偏差和环境干扰的艰巨挑战。在本文中，我们回顾了来自实验的偏差与干扰来源，并以数学方式定义了建模它们的量。接着，我们介绍如何利用谐振器的物理特性对多波长信号进行加权与求和。最后，我们概述了创建实用、可制造且高精度/高准确度的谐振器权重库所必需的自动化设计与控制方法，以承受现场运行条件。这代表了一条释放谐振器权重库在实际部署场景中潜力的路线图。