NOEIC硅光類(lèi)腦計算加速器成果發(fā)表于Optica

  ICC訊 近年來(lái)，人工智能大模型的迅猛發(fā)展催生對綠色智能計算的巨大需求。硅基光電子技術(shù)，憑借其高能耗效率、低延遲、大帶寬、高并行度及與CMOS兼容等多重優(yōu)勢，已經(jīng)成為智能計算硬件領(lǐng)域極具發(fā)展潛力的解決方案。近日，國家信息光電子創(chuàng )新中心肖希博士團隊，聯(lián)合光通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )全國重點(diǎn)實(shí)驗室、鵬城實(shí)驗室，提出一種基于相干光學(xué)頻率梳與硅光集成鏈路的新型類(lèi)腦計算架構。該架構具有高集成性與可擴展，采用自主研發(fā)的集成相干收發(fā)芯片ICTROSA(Integrated Coherent Transmit-Receive Optical Sub-Assemblies)，并完成概念驗證。實(shí)驗結果顯示，單個(gè)計算單元的卷積計算算力超過(guò)1TOPS(Tera Operations Per Second)，且實(shí)現了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，其推理精度與電子數字計算硬件相當。該工作為硅基光電計算邁向超POPS(Peta Operations Per Second)級別算力、以及支撐更加復雜的超算和智算應用奠定了堅實(shí)基礎。

  硅光類(lèi)腦計算加速器架構

圖1：硅光類(lèi)腦計算加速器架構概念圖. (a) 硅光集成. (b)硅光類(lèi)腦計算加速陣列. (c) 硅光類(lèi)腦計算單元.

圖源：Optica

  該硅光類(lèi)腦計算加速器的核心理念來(lái)自于卷積定理，即在頻域的卷積操作等同于時(shí)域的點(diǎn)乘運算。因此，可利用相干接收結構對信號實(shí)施點(diǎn)乘操作，從而完成對輸入信號頻域上的數值卷積（圖1）。硅基光電子器件因其具備大帶寬和低能耗等特性，能夠有效地在頻域上加載并處理大量的數據，因此該架構可獲得極大的卷積算力。數據的加載環(huán)節在電域上進(jìn)行，可根據實(shí)際所需的計算數據規模、處理速率及精度要求，靈活配置系統的工作頻率，以實(shí)現最優(yōu)性能。此外，值得注意的是，該架構的卷積算力隨計算單元數量的增長(cháng)而呈現平方級提升，展現出良好的可擴展性。

  硅光類(lèi)腦計算加速器實(shí)驗系統和應用

  基于自主研發(fā)的集成相干收發(fā)芯片（圖2），搭建了硅光類(lèi)腦計算加速器的原型驗證系統（圖3）。

圖2：硅光IC-TROSA. (a) 硅光IC-TROSA，內部集成有硅光相干收發(fā)芯片，驅動(dòng)芯片，跨阻放大芯片. (b) 硅光收發(fā)芯片. (c) 硅光收發(fā)芯片結構. (d) Tx EO S21 頻率響應. (e) Rx OE S21 頻率響應.

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圖3：實(shí)驗系統圖

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  如圖2(d),(e)所示，該自研芯片具備超40GHz的工作帶寬，因此，即便在現有實(shí)驗條件下，系統因信號串擾導致部分頻帶無(wú)法利用，整個(gè)系統仍可實(shí)現達1.024TOPS的卷積算力（圖4）。研究團隊還在該系統上部署了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，并在對手寫(xiě)數字的識別任務(wù)中取得了96.67%的推理精度，這一性能與相同結構網(wǎng)絡(luò )在電子數字計算硬件上的實(shí)現效果相當。

圖4：不同長(cháng)度的隨機向量卷積結果，n代表被卷積向量長(cháng)度，橫坐標為歸一后理論輸出結果，縱坐標為歸一后的實(shí)驗測試輸出結果，可以看到雖然隨著(zhù)n的增加，輸出結果逐漸偏離了y=x，但是n=128，實(shí)驗測試結果仍保持較好的準確度，此時(shí)卷積算力為1.024TOPS。

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  此外，該工作對系統的能耗效率進(jìn)行了深入探討?；谧钚录夹g(shù)，該架構有望實(shí)現低于10pJ/MAC能耗效率。同時(shí)，作者還討論了器件線(xiàn)性范圍、系統的功率預算，以及噪聲因素對計算精度的影響，并對硅光計算器件的設計和優(yōu)化提出了明確要求。

  總結與展望

  綜上所述，硅光類(lèi)腦計算加速器具備計算速度和能耗效率的雙重優(yōu)勢，該工作也是對后摩爾時(shí)代光電子AI深度融合關(guān)鍵技術(shù)的一次積極探索。隨著(zhù)硅基光電子技術(shù)日益成熟，有理由期待其在智算領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

  論文信息

  Ying Zhu, Ming Luo, Xin Hua, Lu Xu, Ming Lei, Min Liu, Jia Liu, Ye Liu, Qiansheng Wang, Chao Yang, Daigao Chen, Lei Wang, and Xi Xiao, "Silicon photonic neuromorphic accelerator using integrated coherent transmit-receive optical sub-assemblies," Optica 11, 583-594 (2024)

  https://doi.org/10.1364/OPTICA.514341

  作者：朱盈 國家信息光電子創(chuàng )新中心