神經(jīng)形態(tài)硅基光電子：利用光基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)革新計(jì)算

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
7 x9 S, L& t7 ?2 C5 x% b5 k* q2 b近年來，受人腦信息處理能力啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算引起了廣泛關(guān)注。隨著傳統(tǒng)電子架構(gòu)接近其物理極限，研究人員正在探索實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代平臺(tái)。神經(jīng)形態(tài)硅基光電子是有前途的方法，利用光的力量以前所未有的速度執(zhí)行神經(jīng)計(jì)算。本文將介紹神經(jīng)形態(tài)硅基光電子的迷人世界，探討其關(guān)鍵組件、架構(gòu)和潛在應(yīng)用。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算基礎(chǔ)
3 w5 w: E! E1 W4 @' {神經(jīng)形態(tài)計(jì)算旨在模仿大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能，以高效處理信息。傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）通常在數(shù)字處理器上實(shí)現(xiàn)，這對(duì)并行、異步計(jì)算可能效率不高。神經(jīng)形態(tài)硬件通過創(chuàng)建更接近生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專用線路來解決這種不匹配。
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硅基光電子平臺(tái)
硅基光電子因其高速信號(hào)處理能力和與現(xiàn)有微電子制造工藝的兼容性，為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供了一個(gè)有吸引力的平臺(tái)。在硅芯片上集成光學(xué)組件允許創(chuàng)建復(fù)雜的光電子線路，可以以光速執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作。
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5 s1 V3 p& u3 @( e; j- ^  F神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)的關(guān)鍵組件
/ l' p9 h; y4 L# ?2 m( w光電子神經(jīng)元：
光電子神經(jīng)元是神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)的核心，執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的關(guān)鍵非線性變換。這些神經(jīng)元可以通過多種方法實(shí)現(xiàn)：
2 U% V( n; R% c* l& I" xa) 相干神經(jīng)元：
相干神經(jīng)元通過操縱光波的相位和振幅來執(zhí)行計(jì)算。通常使用分束器和相移器來控制具有明確定義的波長、模式和偏振的光的干涉。
, f% a: @! [! }7 Q) J! M1 Db) 非相干神經(jīng)元：
* P4 I6 L4 C. `$ {% D( S非相干神經(jīng)元在多個(gè)波長、模式或偏振上操作光的強(qiáng)度。常常使用微環(huán)諧振器或電吸收調(diào)制器來實(shí)現(xiàn)非線性變換。

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圖1：硅基光電子連續(xù)非線性單元及其實(shí)驗(yàn)測(cè)量的傳遞函數(shù)示例。該圖顯示了通過平衡光電探測(cè)器對(duì)和電光調(diào)制器實(shí)現(xiàn)的各種光-電-光（O-E-O）傳遞函數(shù)，包括sigmoid和修正線性單元（ReLU）函數(shù)。
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8 W+ q; x. j% L# R乘累加操作：
乘累加（MAC）操作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要操作，將輸入信號(hào)與適當(dāng)?shù)臋?quán)重相結(jié)合。在硅基光電子中，可以通過兩種主要方法實(shí)現(xiàn)：
a) 相干MAC：
相干MAC操作利用光波干涉來執(zhí)行矩陣-矢量乘法。這種方法可以對(duì)路徑編碼的相干輸入光束實(shí)現(xiàn)任何幺正變換。
. h" ~0 x7 J  Y3 Q& c! k3 u3 rb) 非相干MAC：
非相干MAC操作使用不同波長或模式的選擇性濾波和衰減來執(zhí)行加權(quán)求和。這種方法通常稱為"廣播加權(quán)"，允許靈活的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?br /> # W, a) Q) ~4 G) _0 m8 s
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! x1 [, w1 Z, K圖2：相干（上）和非相干（下）乘累加操作。該圖比較了兩種方法，展示了相干方法如何使用幺正旋轉(zhuǎn)，而非相干方法如何利用光學(xué)復(fù)用實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)靈活性。
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) l- O+ A" h2 u. u; F' j" e, o/ p0 s$ ^構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)硅基光電子網(wǎng)絡(luò)
有了基本構(gòu)建塊，我們現(xiàn)在可以探討如何使用硅基光電子構(gòu)建完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/strong>
網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞倪x擇取決于具體的實(shí)現(xiàn)方法：
a) 相干網(wǎng)絡(luò)：
+ D* R; n  W3 Z* s2 I% I/ x' K相干網(wǎng)絡(luò)通常使用互連光電子組件的網(wǎng)格來創(chuàng)建深度前饋架構(gòu)。挑戰(zhàn)在于在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中保持相干路徑編碼。
: V8 X/ @+ c6 r* b, D) mb) 非相干網(wǎng)絡(luò)：
6 Z4 z  t- y% O2 s( j0 a非相干網(wǎng)絡(luò)通常采用"廣播加權(quán)"協(xié)議，每個(gè)神經(jīng)元在自己的信道（波長、模式或偏振）上發(fā)射信號(hào)。這種方法允許靈活的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�，包括遞歸連接。


( j4 u+ ~% A3 N圖3：光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CPU的性能對(duì)比。該圖展示了廣播加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的概念、實(shí)驗(yàn)設(shè)置，以及與傳統(tǒng)CPU在解決洛倫茲吸引子問題上的性能比較。

c) 權(quán)重庫：
在非相干網(wǎng)絡(luò)中，由可調(diào)諧微環(huán)諧振器組成的權(quán)重庫用于實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元之間的突觸權(quán)重。這些權(quán)重庫允許可重構(gòu)連接和可適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。


光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)
* [9 c+ I( M; L: @1 E目前的研究主要集中在推理任務(wù)上，但片上學(xué)習(xí)是活躍的研究領(lǐng)域。正在探索的方法包括：
a) 尖峰時(shí)間依賴可塑性（STDP）：
  {$ i8 X# m3 N  R) ?8 X0 fSTDP是一種受生物啟發(fā)的學(xué)習(xí)規(guī)則，已在使用相變材料的硅基光電子中得到證明。
b) 反向傳播：
研究人員正在探索使用時(shí)間反演對(duì)稱性和強(qiáng)度測(cè)量在相干光電子網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)反向傳播的方法。
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( F( S, e5 T- s( D6 E' J神經(jīng)形態(tài)硅基光電子網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
5 r3 b8 {* Y8 a1. 超快微分方程求解：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解復(fù)雜微分方程方面顯示出前景，例如描述洛倫茲吸引子等混沌系統(tǒng)的方程。這些網(wǎng)絡(luò)在速度方面可能比傳統(tǒng)CPU快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
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2. 非線性規(guī)劃和模型預(yù)測(cè)控制：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速使控制系統(tǒng)中出現(xiàn)了新的可能性，特別是在模型預(yù)測(cè)控制方面。這些網(wǎng)絡(luò)可以在微秒時(shí)間尺度上解決二次規(guī)劃問題并執(zhí)行約束，為各種應(yīng)用開辟了新的控制領(lǐng)域。
6 J/ U: [+ g( w+ a! T. G3 a6 l  r3 q

; v* x6 R% e7 O1 h8 X1 X圖4：使用神經(jīng)形態(tài)光電子處理器實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的示意圖。該圖說明了將MPC問題映射到二次規(guī)劃（QP）問題并使用連續(xù)時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CT-RNN）在光電子處理器上實(shí)現(xiàn)的過程。
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2 B" E- F* h# {% i: n! Q智能信號(hào)處理：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合處理已經(jīng)在光學(xué)領(lǐng)域的信號(hào)。兩個(gè)值得注意的應(yīng)用包括：
a) 光纖非線性補(bǔ)償：
1 D! T5 H9 Q" ^7 d' |5 G* v4 F光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和補(bǔ)償長距離光通信系統(tǒng)中的非線性傳輸損傷，改善信號(hào)質(zhì)量和傳輸距離。

$ Z" R! _4 p2 Y5 [+ U" u圖5：用于光纖非線性補(bǔ)償?shù)墓怆娮庸杌�神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)。該圖顯示了實(shí)驗(yàn)設(shè)置和使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）對(duì)32 Gbaud PM-16QAM光通信系統(tǒng)進(jìn)行非線性補(bǔ)償所取得的性能改進(jìn)。

6 x; C+ p' I! r. M# Wb) 寬帶射頻信號(hào)處理：
光電子神經(jīng)元的線性組件，如權(quán)重庫，可以在光學(xué)領(lǐng)域?qū)�GHz調(diào)制數(shù)據(jù)執(zhí)行降維和盲源分離。這種方法消除了數(shù)字信號(hào)處理的需求，并減少了所需的模數(shù)轉(zhuǎn)換次數(shù)。

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挑戰(zhàn)和未來方向
  K$ f% D& b3 W/ v* Z神經(jīng)形態(tài)硅基光電子顯示出巨大潛力，但仍然存在幾個(gè)挑戰(zhàn)：
a) 光源和放大器的集成：
將光源和放大器與硅基光電子線路緊密集成對(duì)提高性能和便于部署非常重要。
b) 新型電光材料：
# S9 B  M6 U3 H6 M* C引入與硅基光電子兼容的新型電光材料可以增強(qiáng)光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和性能。
( g# Z: Y+ [$ P, x) fc) 與CMOS電子的共集成：
4 H* q& B" X) a' Q. N3 q$ D& e利用零變更CMOS硅基光電子平臺(tái)可以改善當(dāng)前硅調(diào)制器神經(jīng)元的增益帶寬權(quán)衡，并提高控制電子器件的密度。
4 x7 ]( R- X5 n2 p+ Ad) 片上學(xué)習(xí)：
開發(fā)高效的片上學(xué)習(xí)算法和硬件實(shí)現(xiàn)對(duì)于創(chuàng)建自適應(yīng)和自我改進(jìn)的光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常重要。

' e$ [* i7 }' |1 \結(jié)論
9 V& C9 ^9 G* e: A神經(jīng)形態(tài)硅基光電子代表了計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)有前景的前沿，具有創(chuàng)造超快、節(jié)能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的潛力。通過利用光進(jìn)行信息處理，這些系統(tǒng)可以解決信號(hào)處理、控制系統(tǒng)和高速通信等領(lǐng)域的復(fù)雜問題。隨著該領(lǐng)域研究的不斷進(jìn)展，我們可以期待看到神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)在塑造人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的未來方面發(fā)揮越來越重要的作用。
" R( p5 D% s# d, U  k/ N+ a
參考文獻(xiàn)
  B- b9 E1 m' r) t5 F[1] M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA：CRC Press, 2021.

END

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