Photonic neural networks with silicon integrated optical circuits
Creators: name: Γιαμουγιάννης, Γεώργιος Ε.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Φωτονικά κυκλώματα πυριτίου
Φωτονικά νευρωνικά δίκτυα
Γραμμικά φωτονικά δίκτυα
Ολοκληρωμένα φωτονικά κυκλώματα
Silicon photonics
Photonic neural networks
Linear optics
Photonic integrated circuits

description: Αυτή η διατριβή παρουσιάζει μια συνεκτική εξερεύνηση για την υλοποιήση φωτονικών νευρωνικών δικτύων σε κλίμακα μικροτσίπ. Περιλαμβάνει τους θεμελιώδεις ορισμούς και τις σημαντικότερες προκλήσεις για την πραγματοποίησή τους, καθώς και τις καινοτόμες αρχιτεκτονικές και προτότυπα που έχουν δειχθεί έως τώρα στη βιβλιογραφία. Το ερευνητικό ταξίδι του διδακτορικού μου ξεκινά με μια εκτενή εξέταση των θεωρητικών θεμελίων των φωτονικών νευρωνικών δικτύων, τα οποία αποτέλεσαν τις βάσεις για την ερευνητικές μου καινοτομίες στον τομέα αυτό. Κεντρικό σημείο αυτής της διατριβής είναι η εισαγωγή μιας καινοτόμου αρχιτεκτονικής τύπου Xbar για γραμμική επεξεργασία πληροφοριών, η οποία εκμεταλλευόμενη τεχνικές συστήματος διαμοιρασμού χώρου, είναι σχεδιασμένη να λειτουργεί ως ένας οικουμενικός γραμμικός επεξεργαστής πληροφοριών ενσωματωμένος σε κλίμακες τσιπ, όπου η πληροφορία κωδικοποιείται και επεξεργάζεται μέσω του φωτός. Αυτή η αρχιτεκτονική καινοτομία επιτρέπει την υλοποίηση πράξεων γραμμικής άλγεβρας, και πιο συγκεκριμένα πολλαπλασιασμό πινάκων μεγάλων διαστάσεων, σε υψηλές ταχύτητες, με μεγάλη ακρίβεια, κάτω από την ομπρέλα της υψηλής ενεργειακής αποδοτικότητας. Οι θεωρητικές αρχές που υποστηρίζουν αυτήν την καινοτόμο αρχιτεκτονική αναλύονται λεπτομερώς, αναδεικνύοντας το δυναμικό της για επανάσταση στην επεξεργασία γραμμικής επεξεργασίας σε τσιπ με τη χρήση της οπτικής τεχνολογίας. Επί της θεωρητικής αυτής βάσης, παρουσιάζεται η υλοποίηση γραμμικών υπολογιστικών πράξεων πάνω σε ένα πρωτότυπο 4×4 Xbar ολοκληρωμένο σε πλατφόρμα πυριτίου χρησιμοποιώντας τη φωτονική τεχνολογία. Αυτή η υλοποίηση επιβεβαιώνει τις θεωρητικές έννοιες και παρουσιάζει τα πρακτικά πλεονεκτήματά της στην γραμμική επεξεργασία πληροφοριών. Επιπροσθέτως, παρουσιάζεται η ενσωμάτωσή της ως γραμμικός επεξεργαστής σε μοντέλα νευρωνικών δικτύων για την υλοποίηση εφαρμογών, όπου επιτυγχάνονται γραμμικοί υπολογισμοί σε ταχύτητες ρεκόρ, έως και 25 φορές υψηλότερες από τις ταχύτητες των σύγχρονων ηλεκτρονικών επεξεργαστών. Γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ υλοποιήσεων φωτονικών επεξεργαστών γραμμικών και μη γραμμικών πράξεων, παρουσιάζεται η υλοποίηση μιας συνάρτησης ενεργοποίησης τύπου ReLU σε πλατφόρμα που ενσωματώνει υλικά III-V με την ώριμη τεχνολογία πυριτίου. Αυτή η υλοποίηση θέτει τις βάσεις για την επίτευξη της ενσωμάτωσης συστημάτων επεξεργασίας γραμμικών και μη γραμμικών πράξεων σε κλίμακες τσιπ, για την πραγματοποίηση ενός πλήρους συστήματος νευρωνικών φωτονικών δικτύων. Συνοψίζοντας, αυτή η διατριβή παρουσιάζει μια ολιστική προσέγγιση για την προαγωγή των φωτονικών νευρωνικών δικτύων σε κλίμακα τσιπ, από τη θεωρητική εξερεύνηση έως την πρακτική εφαρμογή. Οι καινοτόμες αρχιτεκτονικές και οι υλποιήσεις που παρουσιάζονται σε αυτό το έργο ανοίγουν ενδιαφέρουσες προοπτικές για την ενσωμάτωση της φωτονικής τεχνολογίας σε μια ευρεία γκάμα υπολογιστικών εφαρμογών για μοντέλα νευρωνικών δικτύων.
description: This dissertation presents a cohesive exploration of chip-scale hardware implementations of photonic neural networks (PNNs), encompassing fundamental definitions, state-of-the-art demonstrations, and groundbreaking architectural innovations. The journey begins with a comprehensive examination of the theoretical underpinnings of photonic neural networks, setting the stage for subsequent advancements. Central to this dissertation is the introduction of a pioneering space division multiplexed coherent linear processing crossbar architecture (Xbar), designed to serve as a universal linear photonic processor integrated onto a chip. This architectural innovation enables high-scale matrix-vector multiplication operations, ultra-high computing speeds, fidelity restorable computations, and energy-efficient performance metrics simultaneously. The theoretical principles underpinning this innovative architecture are expounded upon in detail, highlighting its potential to revolutionize on-chip linear processing. Building upon this theoretical foundation, a hardware implementation of linear computations over a 4×4 Xbar prototype is presented using silicon photonics. This implementation validates the theoretical concepts and showcases the practical advantages of the proposed architecture in on-chip linear processing. Demonstrating the versatility of the Xbar architecture, its utility as a PNN linear processor is showcased through various benchmarking and real-life application scenarios, where linear computations at record high speeds are achieved. In a significant advancement, the dissertation bridges the gap between linear and non-linear photonic hardware deployments, presenting the implementation of an opto-electronic rectified linear unit (ReLU) activation function using mature III-V active devices cointegrated on a silicon platform. This integration lays the groundwork for seamless integration with linear PNN units within a full chip-scale PNN system. In conclusion, this dissertation presents a holistic approach to advancing chip-scale photonic neural networks, from theoretical exploration to practical implementation. The architectural innovations and demonstrations showcased in this work open up exciting possibilities for the integration of photonic computing in a wide range of applications, with implications for artificial intelligence and beyond.