基于 VCSEL 的光互连端到端学习：现状、挑战与机遇
信息论
2023-06-21 v1 math.IT
摘要
基于垂直腔面发射激光器（VCSELs）的光互连（OIs）是数据中心、超级计算机乃至车辆内部的主力方案，提供低成本、高速率的连接。VCSELs 必须在极其恶劣且时变条件下工作，因此需要通信链路的自适应与灵活设计。此类设计可基于数学模型（基于模型的设计）或从数据学习（基于机器学习（ML）的设计）构建。多种 ML 技术近来走到前沿，将收发器中的独立组件替换为深度神经网络。除这种组件级学习外，端到端（E2E）自编码器方法可通过协同优化整个参数化收发器达到终极性能。本教程论文旨在概述面向基于 VCSEL 的 OIs 的 ML，重点关注 E2E 方法，具体应对 VCSELs 面临的独特挑战，如宽温度波动与复杂模型。
引用
@article{arxiv.2211.14481,
title = {End-to-End Learning for VCSEL-based Optical Interconnects: State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities},
author = {Muralikrishnan Srinivasan and Jinxiang Song and Alexander Grabowski and Krzysztof Szczerba and Holger K. Iversen and Mikkel N. Schmidt and Darko Zibar and Jochen Schröder and Anders Larsson and Christian Häger and Henk Wymeersch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14481},
year = {2023}
}