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Hypermultiplexed integrated photonics–based optical tensor processor

计算机科学 可扩展性 光子学 光学计算 计算机硬件 电子工程 光电子学 材料科学 数据库 工程类
作者
Shaoyuan Ou,Kaiwen Xue,Lian Zhou,Chunho Lee,Alexander Sludds,Ryan Hamerly,Ke Zhang,Hanke Feng,Yue Yu,Reshma Kopparapu,Eric Zhong,Cheng Wang,Dirk Englund,Mengjie Yu,Zaijun Chen
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:11 (23)
标识
DOI:10.1126/sciadv.adu0228
摘要

The escalating data volume and complexity resulting from the rapid expansion of artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and 5G/6G mobile networks is creating an urgent need for energy-efficient, scalable computing hardware. Here, we demonstrate a hypermultiplexed tensor optical processor that can perform trillions of operations per second using space-time-wavelength three-dimensional optical parallelism, enabling O(N2) operations per clock cycle with O(N) modulator devices. The system is built with wafer-fabricated III/V micrometer-scale lasers and high-speed thin-film lithium niobate electro-optics for encoding at tens of femtojoules per symbol. Lasing threshold incorporates analog inline rectifier (ReLU) nonlinearity for low-latency activation. The system scalability is verified with machine learning models of 405,000 parameters. A combination of high clock rates, energy-efficient processing, and programmability unlocks the potential of light for low-energy AI accelerators for applications ranging from training of large AI models to real-time decision-making in edge deployment.
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