[论文解读] Reservoir Computing based on Mutually Injected Phase Modulated Semiconductor Lasers as a monolithic integrated hardware accelerator

Kostas Sozos, Charis Mesaritakis+1 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2021

Neural Networks and Reservoir Computing参考文献 23被引用 11

一句话总结

该论文提出了一种基于两个相互注入的相位调制半导体激光器的单片集成储备池计算系统，实现了高速、紧凑且能效高的光信号处理。通过利用相位调制和相互注入，该系统将有效储备池节点数相比单激光反馈系统提升了一倍，实现了在55 km传输距离下对25 Gbaud PAM-4信号的误码率（BER）< 3×10⁻³，以及在开放前向纠错（FEC）条件下高达90 km的传输距离，性能优于现有的基于延迟的RC系统和线性均衡器。

ABSTRACT

In this paper we propose and numerically study a neuromorphic computing scheme that applies delay-based reservoir computing in a laser system consisting of two mutually coupled phase modulated lasers. The scheme can be monolithic integrated in a straightforward manner and alleviates the need for external optical injection, as the data can be directly applied on the on-chip phase modulator placed between the two lasers. The scheme also offers the benefit of increasing the nodes compared to a reservoir computing system using either one laser under feedback or laser under feedback and optical injection. Numerical simulations assess the performance of the integrated reservoir computing system in dispersion compensation tasks in short-reach optical communication systems. We numerically demonstrate that the proposed platform can recover severely distorted 25 Gbaud PAM-4 signals for transmission distances exceeding 50km and outperform other competing delay-based reservoir computing systems relying on optical feedback. The proposed scheme, thanks to its compactness and simplicity, can play the role of a monolithic integrated hardware accelerator in a wide range of application requiring high speed real time processing.

研究动机与目标

• 开发一种用于光通信中实时信号处理的紧凑、单片化且能效高的硬件加速器。
• 克服现有基于延迟的储备池计算系统依赖光反馈或外部注入所带来的系统复杂度和尺寸增加的局限性。
• 通过双激光相互注入，将有效储备池节点数加倍，从而提升计算效率和处理距离。
• 仅通过电输入和相位调制，实现在短距离光链路中对25 Gbaud PAM-4信号的高速、实时处理。
• 在色散补偿任务中，证明其性能优于传统线性均衡器和单激光反馈RC系统。

提出的方法

• 系统采用两个在单芯片上集成有相位调制器和可变光衰减器（VOA）的相互耦合半导体激光器。
• 相位调制直接施加于激光器之间的耦合区域，实现无需外部光源的电注入数据。
• 激光器之间的相互注入替代了外部光注入，简化了架构并增强了稳定性。
• 储备池由耦合激光器的非线性动力学形成，通过光回路中的往返延迟实现时分复用的节点。
• 读出层通过模数转换和数字信号处理执行线性回归，实现实时推理。
• 系统通过耦合非线性速率方程对每个激光器中的光子和载流子密度进行数值建模，相位调制则建模为时间可变的失谐。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于相互耦合的相位调制激光器的单片集成储备池计算系统，是否能实现比单激光反馈系统更高的计算效率？
• RQ2 与光反馈或外部注入相比，相位调制和相互注入如何提升有效储备池节点数和处理性能？
• RQ3 在色散受限的光链路中，该系统对25 Gbaud PAM-4信号的最大传输距离是多少？
• RQ4 在误码率（BER）和处理速度方面，该系统与传统线性均衡器及其他基于延迟的RC架构相比表现如何？
• RQ5 该系统能否在极小光延迟和高度紧凑的前提下，实现超过10 Gsa/s的实时处理速率？

主要发现

• 所提出的相互注入RC系统在55 km传输距离下对25 Gbaud PAM-4信号实现了BER < 3×10⁻³，达到HD-FEC标准。
• 在开放FEC条件下，系统成功补偿了高达90 km的传输损伤，显著延长了直接检测PAM-4信号的传输距离。
• 由于有效储备池节点数加倍，该系统在短延迟条件下优于单激光反馈RC系统和外部注入激光反馈系统。
• 在40 ps延迟下，系统性能接近开放FEC极限，支持超过20 Gsa/s的实时处理速度。
• 相互注入方案在紧凑性与性能之间实现了最佳平衡，仅需2 cm芯片长度即可实现240 ps延迟，而单激光反馈系统虽仅需1 cm但节点数更少。
• 相位调制支持高带宽运行，并减少了对频率失谐的依赖，即使从动激光器偏置远高于阈值，也能实现最优性能。