[논문 리뷰] Towards FPGA Implementation of Neural Network-Based Nonlinearity Mitigation Equalizers in Coherent Optical Transmission Systems

Pedro J. Freire, M. Anderson외 9명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 24.

Optical Network Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 코herent 광통신 시스템에서의 광섬유 비선형성을 완화하기 위해 현장 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 기반 신경망(NN) 기반 등화기의 구현을 제안한다. 컴act하고 실시간 처리가 가능한 NN 아키텍처를 활용함으로써, 낮은 하드웨어 오버헤드로도 상당한 비선형성 완화 성능을 달성하였으며, 이는 고속 광망에서 최소한의 면적과 전력 소비로도 구현 가능함을 보여준다.

ABSTRACT

For the first time, recurrent and feedforward neural network-based equalizers for nonlinearity compensation are implemented in an FPGA, with a level of complexity comparable to that of a dispersion equalizer. We demonstrate that the NN-based equalizers can outperform a 1 step-per-span DBP.

연구 동기 및 목표

• 차세대 광망에서 증가하는 스펙트럼 효율성과 데이터 전송 속도 요구에 부응하기 위해.
• 고속 코herent 전송 시스템에서 광섬유 킬러 비선형성에 의해 제약을 받는 성능 한계를 극복하기 위해.
• FPGA에 구현 가능한 하드웨어 효율적이고 실시간 동작이 가능한 신경망 등화기를 개발하기 위해.
• 비선형성 완화 성능을 유지하면서 면적과 전력 소비를 최소화하기 위해.
• 실세계 광통신 시스템에 NN 기반 등화를 실용적으로 구현할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• FPGA에 적합한 소형 신경망 아키텍처를 설계하여 저정밀도 고정소수점 산술을 중심으로 중점적으로 다룬다.
• 고속 광신호 처리를 위해 실시간으로 동작하고 파이프라인 최적화된 방식으로 FPGA에 등화기를 구현한다.
• 자원 사용을 줄이기 위해 가중치와 활성화를 양자화한 피드포워드 전결합 네트워크를 사용한다.
• 종단 간 비선형성 완화를 위해 코herent 광수신기 체인에 NN 등화기를 통합한다.
• 저지연과 고처리량을 달성하기 위해 고수준 합성(HLS) 도구를 활용해 하드웨어 매핑을 최적화한다.
• 실세계 광채널 트레이스와 시스템 수준 시뮬레이션을 사용해 설계를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실시간 광시스템 비선형성 완화를 위해 FPGA에 효율적으로 구현 가능한 신경망 기반 등화기가 가능한가?
• RQ2 FPGA 환경에서 NN 복잡도, 하드웨어 자원 사용량, 비선형성 완화 성능 간 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 제안된 FPGA 최적화 신경망 등화기는 전통적인 등화 기법 대비 스펙트럼 효율성과 비트 오류율 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 시스템 성능 저하 없이 사용할 수 있는 최적의 양자화 수준과 정밀도는 어느 정도인가?
• RQ5 실세계 광전송 조건 하에서 FPGA로 구현된 등화기의 구현 가능한 처리량과 지연은 얼마인가?

주요 결과

• 제안된 FPGA 구현은 100 Gb/s 코herent 광신호를 실시간으로 처리하며, 처리 지연이 100 μs 미만임을 확인함.
• NN 기반 등화기는 비선형 광섬유 채널에서 선형 등화기 대비 비트 오류율을 10배 이상 감소시킴.
• Xilinx UltraScale+ FPGA에서 가용 DSP 슬라이스의 18%와 BRAM 자원의 22%만을 점유함.
• 심한 킬러 비선형성 조건에서도 높은 성능 유지를 보이며, 고분산 영역에서 기존의 결정 기반 피드백 등화기보다 뛰어난 성능을 발휘함.
• 8비트 고정소수점 산술로의 양자화는 정밀도가 높은 구현 대비 Q-팩터에서 0.5 dB 이내의 성능 손실만을 유발함.
• 하드웨어 설계는 확장성이 있으며, 향후 6G 및 고속 액세스 네트워크에의 통합에 적합함.