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Neuromorphic silicon photonics with 50 GHz tiled matrix multiplication for deep-learning applications

Advanced Photonics 2023年第1期5卷 50-57页

作者： george giamougiannis.apos.olos.ts.kyridis.miltiadis.moralis.pegios.george mourgias.alexandris.angelina rtotovic george Dabos Manos Kirtas Nikolaos Passalis Anastasios Tefas Dimitrios Kalavrouziotis Dimitris Syrivelis Paraskevas Bakopoulos Elad Mentovich David Lazovsky Nikos Pleros Aristotle University of Thessaloniki Department of InformaticsThessalonikiGreece NVIDIA AthensGreece NVIDIA YokneamIsrael Celestial AI Santa ClaraCaliforniaUnited States

The explosive volume growth of deep-learning(DL)applications has triggered an era in computing,with neuromorphic photonic platforms promising to merge ultra-high speed and energy efficiency credentials with the brain-inspired computing *** transfer of deep neural networks(DNNs)onto silicon photonic(SiPho)architectures requires,however,an analog computing engine that can perform tiled matrix multiplication(TMM)at line rate to support DL applications with a large number of trainable parameters,similar to the approach followed by state-of-the-art electronic graphics processing ***,we demonstrate an analog SiPho computing engine that relies on a coherent architecture and can perform optical TMM at the record-high speed of 50 *** potential to support DL applications,where the number of trainable parameters exceeds the available hardware dimensions,is highlighted through a photonic DNN that can reliably detect distributed denial-of-service attacks within a data center with a Cohen’s kappa score-based accuracy of 0.636.

关键词： neuromorphic photonics optical computing deep learning silicon photonics

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