論文の概要: Analysis of Optical Loss and Crosstalk Noise in MZI-based Coherent Photonic Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03249v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 02:01:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 15:41:24.062200
• Title: Analysis of Optical Loss and Crosstalk Noise in MZI-based Coherent Photonic Neural Networks
• Title（参考訳）: mziベースのコヒーレントフォトニックニューラルネットワークにおける光損失とクロストークノイズの解析
• Authors: Amin Shafiee, Sanmitra Banerjee, Krishnendu Chakrabarty, Sudeep Pasricha, Mahdi Nikdast
• Abstract要約: シリコンフォトニックベースのニューラルネットワーク(SP-NN)アクセラレーターは、電子加速器に代わる有望な代替品として登場した。 本稿ではボトムアップ手法を用いて,光損失とクロストークノイズを包括的にモデル化する。 異なるスケールのSP-NNに対して,高出力のペナルティと破滅的推論精度が最大84%低下することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.930237478906266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the continuous increase in the size and complexity of machine learning models, the need for specialized hardware to efficiently run such models is rapidly growing. To address such a need, silicon-photonic-based neural network (SP-NN) accelerators have recently emerged as a promising alternative to electronic accelerators due to their lower latency and higher energy efficiency. Not only can SP-NNs alleviate the fan-in and fan-out problem with linear algebra processors, their operational bandwidth can match that of the photodetection rate (typically 100 GHz), which is at least over an order of magnitude faster than electronic counterparts that are restricted to a clock rate of a few GHz. Unfortunately, the underlying silicon photonic devices in SP-NNs suffer from inherent optical losses and crosstalk noise originating from fabrication imperfections and undesired optical couplings, the impact of which accumulates as the network scales up. Consequently, the inferencing accuracy in an SP-NN can be affected by such inefficiencies -- e.g., can drop to below 10% -- the impact of which is yet to be fully studied. In this paper, we comprehensively model the optical loss and crosstalk noise using a bottom-up approach, from the device to the system level, in coherent SP-NNs built using Mach-Zehnder interferometer (MZI) devices. The proposed models can be applied to any SP-NN architecture with different configurations to analyze the effect of loss and crosstalk. Such an analysis is important where there are inferencing accuracy and scalability requirements to meet when designing an SP-NN. Using the proposed analytical framework, we show a high power penalty and a catastrophic inferencing accuracy drop of up to 84% for SP-NNs of different scales with three known MZI mesh configurations (i.e., Reck, Clements, and Diamond) due to accumulated optical loss and crosstalk noise.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのサイズと複雑さの継続的な増加に伴い、そのようなモデルを効率的に実行する特別なハードウェアの必要性は急速に増大している。 このようなニーズに対処するために、シリコンフォトニックベースのニューラルネットワーク(sp-nn)加速器は、最近、レイテンシーが低く、エネルギー効率が向上するため、電子加速器に代わる有望な選択肢として登場した。 SP-NNは、線形代数プロセッサのファンインとファンアウトの問題を緩和できるだけでなく、その運用帯域幅は、数GHzのクロックレートに制限された電子回路よりも少なくとも1桁高速な光検出レート(通常は100GHz)と一致させることができる。 残念なことに、SP-NNの基盤となるシリコンフォトニックデバイスは、製造不完全性や望ましくない光カップリングに起因する固有の光学損失とクロストークノイズに悩まされ、ネットワークがスケールアップするにつれてその影響は蓄積される。 その結果、SP-NNにおける推論精度は、そのような非効率(例えば10%以下に低下する)の影響を受け得るが、その影響はまだ十分に研究されていない。 本稿では,mach-zehnder interferometer (mzi) デバイスを用いたコヒーレントsp-nnsにおいて,ボトムアップ方式を用いて光損失とクロストークノイズを総合的にモデル化する。 提案したモデルは、異なる構成のSP-NNアーキテクチャに適用でき、損失とクロストークの影響を分析することができる。 このような分析は、SP-NNを設計する際に、精度とスケーラビリティの要件を推測する上で重要である。 提案手法を用いて,3つのMZIメッシュ構成(レック,クレメンツ,ダイアモンド)で異なるスケールのSP-NNに対して,光損失とクロストークノイズの蓄積により,高い出力ペナルティと破滅的推論精度を最大84%低下させることを示した。

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