光子谐振器权重在神经计算中的应用

逍遥设计自动化

引言
! f* L$ f1 f; o# A+ w0 B' E9 {随着人工智能和机器学习的发展，对能够执行复杂数学运算的高效硬件架构的需求日益增加。传统电子处理器在处理现代人工智能算法所需的大规模并行运算时，在处理速度和功耗效率方面面临限制。使用光学谐振器作为可编程权重的神经光电子处理器已经显示出良好的应用前景[1]。

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! r$ i! G  W+ H/ E+ ]谐振器权重组的基础原理
神经光电子处理器的核心是谐振器权重组 - 由能够选择性地修改（加权）输入光信号的光学谐振器阵列组成。这些权重是实现向量矩阵乘法的关键组件，而向量矩阵乘法是神经网络和其他人工智能算法中的基本运算。
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; M5 |" v: m# l图1：示意图展示了如何使用谐振器权重组阵列实现基于WDM的矩阵向量乘法。多个波长通道实现并行处理而不影响带宽。
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- v9 N6 j) g: I" r- ]* O2
谐振器配置与工作原理
% [& P  P( s  G% J+ H无源谐振器权重有两种主要配置：全通型和加-降型谐振器。最常见的实现方式是使用微环谐振器，如[论文中的图2]所示。这些环形波导的光学路径长度决定了共振波长。通过改变半径，可以实现不同的共振波长以进行WDM操作。
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& a( L7 O( X3 r- A9 P: c' j$ c图2：微环谐振器和光子晶体腔结构的比较，展示了其物理布局和相应的传输谱。光子晶体设计提供了无FSR操作。
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- `' j1 K" r" {( w  P. O$ B3
' {: N) r; {) I控制和校准方法
; }. A! D; t+ C3 t( Y$ m- a/ m精确控制谐振器权重需要复杂的校准和控制方法：
初始校准测量不同输入条件下的权重响应
建立所需权重和控制信号之间的映射模型
在运行过程中，模型将命令权重转换为适当的电气输入
, @( g. d/ p* c2 K6 |4 g
- F# f4 F# V7 \2 O校准过程必须考虑制造变化和环境影响。[论文中的图4]展示了温度漂移和偏振变化如何影响谐振器传输谱。温度变化导致统一的波长偏移，而偏振漂移产生不规则的光谱变化。
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图3：实验数据显示谐振器传输谱受温度变化和输入偏振变化的影响，突出了需要稳健控制方法的必要性。
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0 }" H; k  a0 i" L7 c7 E设计自动化和制造
" _3 J# [: ~$ \2 [8 k1 @7 L  ]论文提出了全面的谐振器修整和控制策略，包括：
使用离子注入进行制造后修整
使用相变材料的现场可编程非易失性存储器
* ~0 [' w( t, e, z- N- A使用掺杂加热器进行主动调谐
8 q# k6 @. `" z使用PN结进行快速调制

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图4：集成的谐振器控制策略，结合多种调谐机制以实现在不同条件下的稳健运行。
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$ I) u) ~( k& v/ j- s4 o+ u. u/ M8 ^" d反馈控制实现
为了提高精度和稳定性，可以实施反馈控制系统。[论文中的图9]显示了完整的反馈控制架构
* [% k9 d: h- R3 b8 V% [3 Q实时权重感测
与目标值比较
闭环驱动以维持所需权重

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图5：反馈校准和控制系统的框图，展示了校准程序和运行时控制循环的实现。

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实际设计注意事项
& R" Z0 u" w( H* s+ _1 T9 P0 I! ?设计谐振器权重组时必须考虑几个关键因素：
1 Q8 Y9 n4 h' ]' h& G1 j9 ^温度管理：汽车级器件必须在-40°C至125°C范围内可靠运行。硅较大的热光系数使温度补偿变得非常重要。
. T7 U* Y- c. S% D9 k9 K. P1 i制造公差：制造变化会影响共振波长和耦合强度。设计策略必须考虑预期的工艺变化。
功率处理：高光功率下的光电探测器非线性会限制可用的动态范围。必须谨慎选择工作条件。
串扰：相邻谐振器之间的热学和光学相互作用会降低权重精度。必须采用适当的间距和隔离技术。
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$ D7 U" o& A4 H3 B: n- w图6：示意图显示了用于精确谐振器控制的驱动和感测元件的集成，包括微加热器和光电导传感器。

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应用和未来发展方向
基于谐振器权重组的神经光电子处理器在高速信号处理、机器学习加速和实时控制应用方面显示出良好的应用前景。高通量和低延迟的并行模拟计算能力使其在特定应用场景中具有优势。

. v1 W  ?# h. w" R5 Y% }当前研究重点包括改进：
1 C' k8 `3 Z4 g! L9 _/ X+ |  D  }; B制造可靠性和良率
! T3 a+ \1 g/ m2 r0 z7 Z控制系统稳健性
% V9 L' ]& B8 N1 F与电子接口的集成
扩展到更大数量的权重
; _2 W9 t( d* Z. f新型调谐和感测机制
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随着制造和控制技术的成熟，这些系统可能在需要超快速、节能计算的领域中发挥重要作用。
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* m, k2 B/ D. a+ ?, Y参考文献
[1] T. Ferreira de Lima, E. A. Doris, S. Bilodeau, W. Zhang, A. Jha, H.-T. Peng, E. C. Blow, C. Huang, A. N. Tait, B. J. Shastri, and P. R. Prucnal, "Design automation of photonic resonator weights," Nanophotonics, vol. 11, no. 17, pp. 3805-3822, 2022, doi: 10.1515/nanoph-2022-0049.
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