[論文レビュー] In-memory computing on a photonic platform

Carlos Ríos, Nathan Youngblood+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2018

Neural Networks and Reservoir Computing被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、Ge2Sb2Te5 (GST) を用いた統合光的位相変化メモリを基盤とする、最初の全光的インメモリコンピューティングシステムを実証した。入射光パルスのエネルギーとGSTセルの透過率をスカラー値にマッピングすることで、1つのデバイスで1回のショットで書き込み/消去が可能で、ドリフトのない動作を実現し、電気-光変換を経ずに線形でエネルギー効率の高い計算を実現した。

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.

研究の動機と目的

• 電気-光変換を不要とする光的プラットフォームを構築すること。
• 統合光的位相変化メモリを用いて、直接的で全光的なスカラー乗算を実現すること。
• 光的計算メモリにおけるスイッチングエネルギー、速度、1回のショットプログラミングの課題を克服すること。
• チップ上でのドリフトのない、線形的でエネルギー効率の高い光計算プロセスを実証すること。
• 集積化された処理と記憶を統合したスケーラブルで高帯域の光コンピュータの基盤を確立すること。

提案手法

• 非揮発性の光的メモリとして、Ge2Sb2Te5 (GST) 位相変化材料セルを上に有する1つの統合光波導を用いる。
• 入力スカラー値は、入射光パルスのエネルギー（Pin）と、書き込みパルス（PWrite）によって設定されるGSTセルの透過率状態にエンコードされる。
• 波導モードとGSTセルとの近接結合により、局所的加熱によって位相転移（結晶状態またはアモルファス状態）が実現される。
• 時間分解特性評価には、連続波（CW）プローブを読み取り用とし、ポンプパルスを位相変調用として用いる反対方向入射のポンプ-プローブ構成を採用する。
• パルスエネルギーのレベルを精密に制御する。E_write > E_threshold > E_erase により、多値で区別可能な透過率状態が実現される。
• 本システムは1回のショットで書き込み/消去が可能であり、10^4秒間の間、安定した透過率を維持する。ノイズや誤りは、デバイスではなく電子回路に起因する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電気-光変換を経ずに、1つの光的メモリデバイスで直接的なスカラー乗算を実現できるか？
• RQ2 チップ上に統合された位相変化材料を用いて、1回のショットで非揮発的かつドリフトのない光計算を実現できるか？
• RQ3 入射パルスのエネルギーとGSTセルの透過率状態が、どのようにして線形的でスケーラブルな光的乗算を可能にするか？
• RQ4 長時間にわたる運用において、再現性、ノイズ、光のドリフトの限界は何か？
• RQ5 本アプローチは、エネルギー効率と速度の面で、逐次加算に基づく光的乗算を上回ることができるか？

主な発見

• 本システムは、1つの光的位相変化メモリセルを用いて、a × b = c（a, b, c ∈ [0,1]）の直接的なスカラー乗算を成功裏に実行した。
• 1と2 µmの長さのGSTセルでは、1回の25 nsのポンプパルスで、区別可能な透過率レベルが達成された。
• 光的GSTセルは、10^4秒間の間、顕著な透過率ドリフトを示さず、長期的な安定性が確認された。
• 信号対ノイズ比（SNR）、レベルの正確さ、ノイズは、すべて電子部品に起因しており、光デバイスに起因するものではない。これは、高いデバイス忠実性を示している。
• ドリフトのない線形な光プロセスが実現され、繰り返しキャリブレーションの必要がない信頼性の高い計算が可能になった。
• 乗算に要するエネルギー消費量は最小限に抑えられ、入射パルスエネルギーはfJレベルまで低下し、電子デバイスに近い効率に近づいた。