論文の概要: RF-Photonic Deep Learning Processor with Shannon-Limited Data Movement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06883v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 21:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 23:21:09.494528
• Title: RF-Photonic Deep Learning Processor with Shannon-Limited Data Movement
• Title（参考訳）: シャノン制限データ移動を用いたRFフォトニックディープラーニングプロセッサ
• Authors: Ronald Davis III, Zaijun Chen, Ryan Hamerly, Dirk Englund,
• Abstract要約: 光ニューラルネットワーク(ONN)は、超低レイテンシとエネルギー消費を持つ有望な加速器である。 我々は、周波数領域のデータを符号化する乗法的アナログ周波数変換ONN(MAFT-ONN)を導入する。 我々は、生のRF信号で完全にアナログのディープラーニングを演算する最初のハードウェアアクセラレータを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edholm's Law predicts exponential growth in data rate and spectrum bandwidth for communications and is forecasted to remain true for the upcoming deployment of 6G. Compounding this issue is the exponentially increasing demand for deep neural network (DNN) compute, including DNNs for signal processing. However, the slowing of Moore's Law due to the limitations of transistor-based electronics means that completely new paradigms for computing will be required to meet these increasing demands for advanced communications. Optical neural networks (ONNs) are promising DNN accelerators with ultra-low latency and energy consumption. Yet state-of-the-art ONNs struggle with scalability and implementing linear with in-line nonlinear operations. Here we introduce our multiplicative analog frequency transform ONN (MAFT-ONN) that encodes the data in the frequency domain, achieves matrix-vector products in a single shot using photoelectric multiplication, and uses a single electro-optic modulator for the nonlinear activation of all neurons in each layer. We experimentally demonstrate the first hardware accelerator that computes fully-analog deep learning on raw RF signals, performing single-shot modulation classification with 85% accuracy, where a 'majority vote' multi-measurement scheme can boost the accuracy to 95% within 5 consecutive measurements. In addition, we demonstrate frequency-domain finite impulse response (FIR) linear-time-invariant (LTI) operations, enabling a powerful combination of traditional and AI signal processing. We also demonstrate the scalability of our architecture by computing nearly 4 million fully-analog multiplies-and-accumulates for MNIST digit classification. Our latency estimation model shows that due to the Shannon capacity-limited analog data movement, MAFT-ONN is hundreds of times faster than traditional RF receivers operating at their theoretical peak performance.
• Abstract（参考訳）: エドホルムの法則は、通信におけるデータレートと帯域幅の指数的な増加を予測し、次の6Gの展開について真実であると予測されている。 この問題を複雑にしているのは、信号処理用のDNNを含むディープニューラルネットワーク(DNN)計算の需要が指数関数的に増加することである。 しかし、トランジスタベースのエレクトロニクスの限界によるムーアの法則の減速は、これらの高度な通信に対する要求を満たすために、完全に新しい計算パラダイムが要求されることを意味している。 光ニューラルネットワーク(ONN)は、超低レイテンシとエネルギー消費を備えたDNNアクセラレーターを約束している。 しかし、最先端のONNはスケーラビリティに苦慮し、線形非線形演算とインライン非線形演算を実装している。 ここでは、周波数領域のデータを符号化し、光電乗算を用いて1ショットで行列ベクトル積を得る乗算型アナログ周波数変換ONN(MAFT-ONN)を導入し、各層における全てのニューロンの非線形活性化に単一電気光学変調器を用いる。 RF信号の完全アナログ深度を計算し、85%の精度で単発変調分類を行い、5連続測定で95%まで精度を向上できるハードウェアアクセラレータを試作した。 さらに、周波数領域有限インパルス応答(FIR)線形時間不変(LTI)演算を実証し、従来の信号処理とAI信号処理の強力な組み合わせを可能にする。 また、MNIST桁分類のための400万近い完全アナログ乗算および累積を計算することで、アーキテクチャのスケーラビリティを実証する。 我々の遅延推定モデルは、シャノン容量制限アナログデータ移動により、MAFT-ONNは理論的なピーク性能で動作している従来のRF受信機よりも数百倍高速であることを示している。

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