[논문 리뷰] In-memory computing on a photonic platform

Carlos Ríos, Nathan Youngblood외 6명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 18.

Neural Networks and Reservoir Computing인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 Ge2Sb2Te5 (GST) 기반 통합 광학적 상변화 메모리에 기반한 첫 번째 전광학적 내장형 계산 시스템을 제시한다. 입력 광 펄스의 에너지와 GST 세포의 투과도를 사용하여 스칼라 값들을 매핑함으로써, 단일 장치에서 단일 펄스 왟기/지우기 및 드리프트 없는 작동을 통해 직접 스칼라 곱셈(a × b = c)을 수행하며, 전기-광 변환 없이 선형적이고 에너지 효율적인 계산을 실현한다.

ABSTRACT

Collocated data processing and storage are the norm in biological systems. Indeed, the von Neumann computing architecture, that physically and temporally separates processing and memory, was born more of pragmatism based on available technology. As our ability to create better hardware improves, new computational paradigms are being explored. Integrated photonic circuits are regarded as an attractive solution for on-chip computing using only light, leveraging the increased speed and bandwidth potential of working in the optical domain, and importantly, removing the need for time and energy sapping electro-optical conversions. Here we show that we can combine the emerging area of integrated optics with collocated data storage and processing to enable all-photonic in-memory computations. By employing non-volatile photonic elements based on the phase-change material, Ge2Sb2Te5, we are able to achieve direct scalar multiplication on single devices. Featuring a novel single-shot Write/Erase and a drift-free process, such elements can multiply two scalar numbers by mapping their values to the energy of an input pulse and to the transmittance of the device, codified in the crystallographic state of the element. The output pulse, carrying the information of the light-matter interaction, is the result of the computation. Our all-optical approach is novel, easy to fabricate and operate, and sets the stage for development of entirely photonic computers.

연구 동기 및 목표

• 전기-광 변환을 필요로 하지 않는 광학 플랫폼을 개발하여 내장형 계산을 실현한다.
• 통합 광학적 상변화 메모리 기반으로 직접적인 전광학적 스칼라 곱셈을 가능하게 한다.
• 광학적 계산 메모리에서의 스위칭 에너지, 속도 및 단일 펄스 프로그래밍 문제를 해결한다.
• 칩 내에서 드리프트 없는, 선형적이고 에너지 효율적인 광학적 계산 과정을 구현한다.
• 공정한 처리 및 저장 기능을 함께 갖춘 확장 가능하고 고대역폭의 광학 컴퓨터 기반을 마련한다.

제안 방법

• 비휘발성 광학 메모리 기능을 갖춘 단일 통합 광학 웨이브가이드에 Ge2Sb2Te5 (GST) 상변화 물질 세포를 탑재한다.
• 입력 스칼라 값들은 광 펄스의 에너지(Pin)와 왟기 펄스(PWrite)에 의해 설정된 GST 세포의 투과도 상태로 인코딩된다.
• 웨이브가이드 모드와 GST 세포 사이의 근접장 결합을 통해 국소적 가열을 통해 상전이(결정성 또는 비정질성)를 유도한다.
• 시간 해상도 측정을 위해 반대 방향으로 진행되는 펌프-프로브 구성이 사용되며, 연속파(CW) 프로브를 읽기용으로, 펌프 펄스를 상변화 조절용으로 사용한다.
• 펄스 에너지 수준을 정밀하게 제어함으로써 E_write > E_threshold > E_erase 조건을 확보하여 다중 수준의 구별 가능한 투과도 상태를 구현한다.
• 시스템은 단일 펄스 왟기/지우기를 달성하며, 10^4초 동안 안정된 투과도를 유지한다. 노이즈 및 오류는 장치가 아닌 전자 회로에 의해 제한된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전기-광 변환 없이도 단일 광학 메모리 장치에서 직접적인 스칼라 곱셈을 달성할 수 있는가?
• RQ2 광학 칩에 상변화 재료를 사용하여 단일 펄스, 비휘발성, 드리프트 없는 광학 계산을 실현할 수 있는가?
• RQ3 입력 펄스의 에너지와 GST 세포의 투과도 상태가 함께 어떻게 선형적이고 확장 가능한 광학 곱셈을 가능하게 하는가?
• RQ4 이러한 시스템에서 장기간 운영 시 복제성, 노이즈, 광학적 드리프트의 한계는 무엇인가?
• RQ5 에너지 효율성과 속도 측면에서 이 방법이 순차적 덧셈 기반 광학 곱셈보다 뛰어나다고 할 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 단일 광학 상변화 메모리 세포를 사용하여 a, b, c ∈ [0,1] 조건에서 직접적인 스칼라 곱셈(a × b = c)을 성공적으로 수행한다.
• 1과 2 µm 길이의 GST 세포에서 단일 25 ns 펌프 펄스로도 구별 가능한 투과도 수준을 달성할 수 있다.
• 광학 GST 세포는 최대 10^4초 동안 명백한 투과도 드리프트 없이 안정성을 유지함을 입증한다.
• 신호 대 노이즈 비율(SNR), 수준 정확도 및 노이즈는 광학 장치가 아닌 전자 구성 요소에 의해 제한되며, 이는 높은 장치 정밀도를 나타낸다.
• 시스템은 드리프트 없는 선형 광학 과정을 달성하여 반복적인 校정이 필요 없이 신뢰할 수 있는 계산을 가능하게 한다.
• 곱셈에 소비되는 에너지가 최소화되었으며, 입력 펄스 에너지가 fJ 수준까지 낮아져 전자적 대체품에 근접한 효율성을 확보한다.