Diffraktiver Prozessor, der für Deep Learning entwickelt wurde, berechnet Hunderte von Transformationen parallel

Im heutigen digitalen Zeitalter werden Rechenaufgaben immer komplexer. Dies wiederum hat zu einem exponentiellen Anstieg des Energieverbrauchs digitaler Computer geführt. Daher ist es notwendig, Hardware-Ressourcen zu entwickeln, die in der Lage sind, umfangreiche Berechnungen schnell und energieeffizient durchzuführen.

Diesbezüglich optische Computer, die mit Licht statt Strom rechnen, sind vielversprechend. Sie können möglicherweise eine geringere Latenz und einen geringeren Stromverbrauch bieten und profitieren von der Parallelität, die optische Systeme haben. Infolgedessen haben Forscher verschiedene optische Computerdesigns untersucht.

Zum Beispiel diffraktive Optiken Netzwerk wurde durch die Kombination von Optik und Deep Learning entwickelt, um komplexe Rechenaufgaben wie Bildklassifizierung und -rekonstruktion optisch auszuführen. Es umfasst einen Stapel strukturierter diffraktiver Schichten, die jeweils Tausende von diffraktiven Mustern/Neuronen aufweisen. Diese passiven Schichten werden verwendet, um Licht-Materie-Wechselwirkungen zu steuern, um das Eingangslicht zu modulieren und die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Forscher trainieren das diffraktive Gitter, indem sie das Profil dieser Schichten optimieren tiefes Lernen Werkzeug. Nachdem das resultierende Design hergestellt ist, fungiert dieser Rahmen als eigenständiges optisches Verarbeitungsmodul, das nur eine mit Strom versorgte Eingangsbeleuchtungsquelle benötigt.

Bisher haben Forscher erfolgreich monochromatische Beugungsgitter (Einzelwellenlängenbeleuchtung) für die Implementierung eines einzelnen linearen Systems entworfen. Transformation (Matrix-Multiplikation). Aber ist es möglich, viele weitere lineare Transformationen gleichzeitig zu implementieren? Dieselbe UCLA-Forschungsgruppe, die zuerst diffraktive optische Gitter eingeführt hat, hat sich kürzlich mit dieser Frage befasst. In einer kürzlich veröffentlichten Studie in Fortgeschrittene PhotonikSie verwendeten ein Wellenlängenmultiplexschema in einem diffraktiven optischen Gitter und zeigten die Machbarkeit der Verwendung eines breitbandigen diffraktiven Gitters Prozessor massiv parallele lineare Transformationsoperationen durchführen.

Professor Aydogan Ozcan, Kanzler der UCLA, Leiter der Forschungsgruppe der Samueli School of Engineering, beschreibt kurz die Architektur und die Prinzipien dieses optischen Prozessors: „Ein breitbandiger diffraktiver optischer Prozessor hat Sichtfelder für Eintritt und Austritt mit N_ich und N_oh Pixel bzw. Sie sind durch aufeinanderfolgend strukturierte diffraktive Schichten verbunden, die aus passiv durchlässigen Materialien bestehen. Eine vorgegebene Gruppe von N_w diskrete Wellenlängen codieren Eingangs- und Ausgangsinformationen. Jede Wellenlänge ist einer einzelnen Zielfunktion oder einer komplexwertigen linearen Transformation zugeordnet“, erklärt er.

„Diese Zieltransformationen können speziell separaten Funktionen wie Bildklassifizierung und -segmentierung zugewiesen werden, oder sie können der Berechnung verschiedener Faltungsfilteroperationen oder vollständig verbundener Schichten in einem neuronalen Netzwerk gewidmet sein. Alle diese Transformationen, lineare Arrays oder gewünschte Funktionen werden gleichzeitig ausgeführt mit Lichtgeschwindigkeit, wobei jede gewünschte Funktion einer eindeutigen Wellenlänge zugeordnet wird. Dies ermöglicht dem optischen Breitbandprozessor, mit extremem Durchsatz und Parallelität zu rechnen.

Die Forscher zeigten, dass ein solches wellenlängengemultiplextes optisches Prozessordesign sich N annähern kann_w eindeutige lineare Transformationen mit vernachlässigbarem Fehler, wenn die Gesamtzahl der diffraktiven Merkmale N größer oder gleich 2N ist_wNICHT_ichNICHT_oh. Diese Schlussfolgerung wurde für N bestätigt_w > 180 unterschiedliche Transformationen über numerische Simulationen und gilt für Materialien mit unterschiedlichen Dispersionseigenschaften. Auch mit einem größeren N (3N_wNICHT_ichNICHT_oh) N erhöht_w zusätzlich zu etwa 2000 einzigartigen Transformationen, die alle optisch parallel durchgeführt werden.

In Bezug auf die Aussichten für dieses neue Computerdesign sagt Ozcan: „Solche massiv parallelen, wellenlängenmultiplexierten diffraktiven Prozessoren werden für die Entwicklung intelligenter maschineller Bildverarbeitungssysteme und hyperspektraler Prozessoren mit hohem Durchsatz nützlich sein und könnten viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschließlich der biomedizinischen Bildgebung, inspirieren , Fernerkundung, Analytische Chemie und Materialwissenschaften.