近无能耗光子傅里叶变换以加速卷积运算
光学
2025-04-03 v1 计算物理
摘要
卷积运算在人工智能服务中计算密集，电子硬件的开销限制了机器学习的扩展。本文引入了一种利用近无能耗芯内傅里叶变换来加速卷积运算的光子联合变换相关器 (pJTC)。pJTC 将卷积和交叉相关的计算复杂度从 O(N^4) 降低到 O(N^2)，其中 N^2 为输入数据大小。演示功能完备的傅里叶变换和卷积运算后，pJTC 在示例性 MNIST 推理任务中实现了 98.0% 的准确率。此外，基于当前可用的晶圆工艺，一种波长复用 pJTC 架构显示出高吞吐量和能效潜力，达到 305 TOPS/W 和 40.2 TOPS/mm^2。一种高效、紧凑且低延迟的卷积加速器有望推动下一代 AI 能力在边缘需求、高性能计算和云服务领域的发展。
引用
@article{arxiv.2504.01117,
title = {Near-energy-free Photonic Fourier Transformation for Convolution Operation Acceler},
author = {Hangbo Yang and Nicola Peserico and Shurui Li and Xiaoxuan Ma and Russell L. T. Schwartz and Mostafa Hosseini and Aydin Babakhani and Chee Wei Wong and Puneet Gupta and Volker J. Sorger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01117},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 5 figures, Journal paper