Multi-Dimensional Reconfigurable, Physically Composable Hybrid Diffractive Optical Neural Network

要約

超並列高効率コンピューティングのために自由空間光波伝播を利用する回折光ニューラル ネットワーク (DONN) は、有望な人工知能 (AI) アクセラレータとして浮上しています。
ただし、製造後に光学構造が固定されているため、再構成可能性が本質的に欠如しているため、動的な AI ワークロードや進化するアプリケーションに直面した場合の実用的な展開が妨げられます。
この課題を克服するために、当社は、DONN の新たな自由度と前例のない多用途性を解放する物理的に構成可能なアーキテクチャである、多次元再構成可能なハイブリッド回折 ONN システム (MDR-HDONN) を初めて導入します。
MDR-HDONN は、システム全体の学習機能を活用することで、固定製造された光学ハードウェアを再利用し、システム変数の微分可能な学習を通じて飛躍的に拡張された機能と優れたタスク適応性を実現します。
さらに、MDR-HDONN は、統合フォトニクスの再構成可能性と自由空間回折システムの超並列性を組み合わせたハイブリッド光学/フォトニクス設計を採用しています。
広範な評価により、MDR-HDONN はさまざまなタスクの適応においてデジタルに匹敵する精度を持ち、74 倍の速度と 194 倍のエネルギー削減を実現していることが実証されています。
以前の DONN と比較して、MDR-HDONN は 5 倍速いトレーニング速度で指数関数的に大きな機能空間を示し、多用途で構成可能なハイブリッド光/フォトニック AI コンピューティングの新しいパラダイムへの道を開きます。
コードをオープンソース化します。

要約(オリジナル)

Diffractive optical neural networks (DONNs), leveraging free-space light wave propagation for ultra-parallel, high-efficiency computing, have emerged as promising artificial intelligence (AI) accelerators. However, their inherent lack of reconfigurability due to fixed optical structures post-fabrication hinders practical deployment in the face of dynamic AI workloads and evolving applications. To overcome this challenge, we introduce, for the first time, a multi-dimensional reconfigurable hybrid diffractive ONN system (MDR-HDONN), a physically composable architecture that unlocks a new degree of freedom and unprecedented versatility in DONNs. By leveraging full-system learnability, MDR-HDONN repurposes fixed fabricated optical hardware, achieving exponentially expanded functionality and superior task adaptability through the differentiable learning of system variables. Furthermore, MDR-HDONN adopts a hybrid optical/photonic design, combining the reconfigurability of integrated photonics with the ultra-parallelism of free-space diffractive systems. Extensive evaluations demonstrate that MDR-HDONN has digital-comparable accuracy on various task adaptations with 74x faster speed and 194x lower energy. Compared to prior DONNs, MDR-HDONN shows exponentially larger functional space with 5x faster training speed, paving the way for a new paradigm of versatile, composable, hybrid optical/photonic AI computing. We will open-source our codes.

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