論文の概要: Hyperspectral In-Memory Computing with Optical Frequency Combs and Programmable Optical Memories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11014v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 06:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 17:21:02.026546
• Title: Hyperspectral In-Memory Computing with Optical Frequency Combs and Programmable Optical Memories
• Title（参考訳）: 光周波数コムとプログラム可能な光メモリを用いたハイパースペクトルインメモリコンピューティング
• Authors: Mostafa Honari Latifpour, Byoung Jun Park, Yoshihisa Yamamoto, Myoung-Gyun Suh
• Abstract要約: 機械学習は、広範な行列ベクトル乗算演算の需要を増幅した。 本稿では、空間多重化と光周波数コムの周波数多重化を統合したハイパースペクトルインメモリコンピューティングアーキテクチャを提案する。 行列ベクトル乗算と行列行列行列乗算の両方において、4ビット以上の精度で多重累積演算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://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancements in machine learning across numerous industries have amplified the demand for extensive matrix-vector multiplication operations, thereby challenging the capacities of traditional von Neumann computing architectures. To address this, researchers are currently exploring alternatives such as in-memory computing systems to develop faster and more energy-efficient hardware. In particular, there is renewed interest in computing systems based on optics, which could potentially handle matrix-vector multiplication in a more energy-efficient way. Despite promising initial results, developing a highly parallel, programmable, and scalable optical computing system capable of rivaling electronic computing hardware still remains elusive. In this context, we propose a hyperspectral in-memory computing architecture that integrates space multiplexing with frequency multiplexing of optical frequency combs and uses spatial light modulators as a programmable optical memory, thereby boosting the computational throughput and the energy efficiency. We have experimentally demonstrated multiply-accumulate operations with higher than 4-bit precision in both matrix-vector and matrix-matrix multiplications, which suggests the system's potential for a wide variety of deep learning and optimization tasks. This system exhibits extraordinary modularity, scalability, and programmability, effectively transcending the traditional limitations of optics-based computing architectures. Our approach demonstrates the potential to scale beyond peta operations per second, marking a significant step towards achieving high-throughput energy-efficient optical computing.
• Abstract（参考訳）: 多くの産業における機械学習の急速な進歩は、行列ベクトル乗算演算の需要を増大させ、従来のフォン・ノイマン計算アーキテクチャの能力に挑戦している。 これに対処するため、研究者は現在、より高速でエネルギー効率の良いハードウェアを開発するためのインメモリコンピューティングシステムのような代替手段を検討している。 特に、よりエネルギー効率の良い方法で行列ベクトル乗算を扱うことができる光学系に基づく計算システムへの関心が再燃している。 有望な最初の成果にもかかわらず、電子コンピューティングハードウェアに匹敵する高度に並列でプログラマブルでスケーラブルな光学計算システムの開発はいまだに不可能である。 本稿では,空間多重化と光周波数コムの周波数多重化を統合し,空間光変調器をプログラマブルな光メモリとして利用することにより,計算スループットとエネルギー効率を向上するハイパースペクトルインメモリアーキテクチャを提案する。 本研究では,行列ベクトルおよび行列行列行列乗算において,4ビット以上の精度を持つ乗算累積演算を実験的に実証した。 このシステムはモジュール性、スケーラビリティ、プログラム性を示し、光学ベースの計算アーキテクチャの伝統的な制限を効果的に超越している。 提案手法は,1秒あたりのペタ演算を超えてスケールする可能性を実証し,高スループットエネルギー効率光コンピューティングの実現に向けた重要なステップを示す。

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