面向电子-光子AI加速器的新兴器件与封装策略
应用物理
2021-12-28 v1 新兴技术
摘要
在芯片上模拟大脑结构这一领域正因机器智能应用的需求而受到关注。然而，机器学习(ML)加速硬件的功耗与可用性能仍有很大改进空间。在本快报中，我们分享关于电子-光子神经网络(NN)加速器的观点、挑战与前景。将电子与光子结合为高性能AI专用集成电路(ASICs)与系统提供了协同设计策略。利用光子信号处理能力并将其与电子逻辑控制及数据存储相结合是一个新兴前景。然而，光学元件库尚不完善，并受光子器件巨大尺寸的制约。在此背景下，我们将综述新兴的电光材料、功能器件与系统封装策略，这些一旦实现将带来显著的性能提升并推动正在进行的AI革命，从而在未来AI处理器中形成独立的内部含光子AI ASIC“黑盒”以实现流畅的即插即用板级集成。
引用
@article{arxiv.2112.12844,
title = {Emerging Devices and Packaging Strategies for Electronic-Photonic AI Accelerators},
author = {Nicola Peserico and Thomas Ferreira De Lima and Paul R. Prucnal and Volker J. Sorger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12844},
year = {2021}
}