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記憶計算

2024-07-24 Wed
ハイパースペクトルストレージの内計算と光周波数コームおよびプログラム可能な光ストレージの応用序論近年、機械学習の飛躍的進展によって、医療、金融、小売、車両製造業など多くの業界で革命的な発展が促進されています。これらの変革は、広範囲にわたる行列-ベクトル積（mvm）の需要を急増させ、大規模最適化や深層学習アルゴリズムにおいて極めて重要です。しかし、この増大する計算需要は、記憶装置と処理ユニットを分離する従来のフォン・ノイマン型デジタル電子計算機のアーキテクチャに挑戦を与え、「フォン・ノイマンボトルネック」として知られる、記憶装置とプロセッサ間のデータ転送速度の制限によって全体のシステム性能が制約されています。この性能ボトルネックを解決するために、保存内計算が革新的な解決策として浮上しており、非揮発性メモリ要素を直接プロセッサに統合することで、より効率的なデータ移動、低エネルギー消費、および高度の並列計算を実現しています。
これと同時に、光学計算システムが並列数理演算に自然に適していることから再び注目されています。これらのシステムは数十年前に初めて登場して以来、著しい進展を遂げており、高い計算スループットとエネルギー効率における光学計算の大きな可能性が示されています。しかし、これらの高度な電子ハードウェアを基盤とする高スループットの光学計算システムを開発することは依然として挑戦です。この文脈において、本研究は、光周波数コームとプログラム可能な光ストレージを使用して空間および周波数複製を同時に利用するハイパースペクトルストレージ内計算アーキテクチャを提案し、示しました。この高度に設計された三次元光電計算システムは並列性、プログラム可能性、および拡張性において優れた性能を示し、光学計算の典型的な制限を克服しています。
論文概要この研究は、Mostafa Honari Latifpour、Byoung Jun Park、Yoshihisa Yamamoto、Myoung-Gyun Suhによって共同執筆され、2024年7月の《Optica》誌第11巻第7号に掲載されました。この研究は主にNTTResearch, Inc.の物理・情報研究所が主導し、City University of New YorkやKorea Universityなどの機関の支援を受けています。この研究は、光通信、分光、イメージングおよび表示技術などの分野における並列情報処理ソリューションに触発され、計算スループットを大幅に向上させることを目的としています。
実験プロセスと結果単一回の行列-ベクトル積実験では、研究者は混合空間-周波数複製を利用した光学MVMシステムを初めて実演し、ハイパースペクトルストレージ内計算システムの基礎を築きました。周波数および空間次元を接続するために分散要素を使用し、この複製方法はこれら二つの領域間の並列データ転送を促進しました。入力源として光Cバンド内の光ファイバ周波数コーム（OFC）が使用され、パルス繰り返し率は250 MHzでした。その後、36 GHzの周波数間隔を得るために粗いフィルタリングが行われました。このようにして36 GHzの周波数間隔を有し、250 MHzの強度変調を伴う光周波数コームが効果的に生成されました。
入力ベクトル要素は、各36 GHzコームラインの強度に列毎に波形整形符号化されました。光学設定を通じて、コームラインは空間的に分離され、垂直方向に展開されてから空間光変調器（slm）に集中され、符号化された行列要素は入力ベクトルと乗算される減衰重みとして使用されました。SLMの出力行列は二次元短波赤外線カメラでキャプチャされ、行列-ベクトル積（MAC）操作が完了しました。システムは、ラインスキャンカメラを使用して水平方向で合成された光行列を結合し、その光強度を検出することで様々なMAC値の計算精度を検証しました。
行列-行列積によるハイパースペクトルMACシステムのさらなる拡張のために、研究者は行列-行列積（MMM）のハイパースペクトル設定実験を実施し、最終的な光信号を水平に展開してSLM 2に集中させ、第二の行列を符号化しました。二次元カメラでキャプチャされた光信号を水平方向に集約し、周波数順に並べ替えてMMM操作を行いました。複数のMMMテスト結果は理論と一致し、システムの安定性と精度が良好で、ノイズが5%以下に抑えられていることを示しました。
議論検証実験では、システムは開ループモードで動作し、入力符号化および出力MAC結果の読み取りは商業用デジタル電子機器で独立して行われました。高スループット計算を実現するには、迅速な外部変調と読み取りが必要です。電子制御回路とメモリを組み合わせた「二次元光電子ニューロン」デバイスを導入することで、プログラム可能な非線形操作および多様なアルゴリズム実行を実現しました。さらに、本研究で示された混合アーキテクチャは、光学計算の迅速さとエネルギー効率の利点を組み合わせており、閉ループモードを通じて実際の応用をさらに推進することを計画しています。
結論本研究が提案するハイパースペクトルストレージ内計算システムは、周波数、空間および時間次元を最大限に活用し、計算スループットとエネルギー効率を最大化しています。システム設計は拡張性を優先しており、拡張可能なSLMとOFC技術を使用して空間と周波数の複製を組み合わせています。このモジュラー方式は製造プロセスを単純化するだけでなく、SLMおよびOFC技術の発展から直接的に利益を得て、全体のシステム性能を向上させます。将来的には、本アーキテクチャがエネルギー効率の高い光情報処理の新時代を切り開き、未来のクラウドコンピューティング環境においてペタオップスを超える可能性があります。