PhotoGAN: Generative Adversarial Neural Network Acceleration with Silicon Photonics

要約

生成的敵対ネットワーク（GANS）は、AIイノベーションの最前線にあり、画像合成、医療イメージング、データ増強などの分野での進歩を推進しています。
ただし、転置された畳み込みやインスタンスの正規化など、GAN内の独自の計算操作は、従来の電子加速器で実行される場合に有意な非効率性をもたらし、高エネルギー消費量と最適ではないパフォーマンスをもたらします。
これらの課題に対処するために、GANモデルの特殊な動作を処理するように設計された最初のシリコンホトニックアクセラレータであるPhotoganを紹介します。
シリコンフォトニクスの固有の高スループットとエネルギー効率を活用することにより、Photoganは、転置された畳み込みやその他のGAN固有の層を加速できる革新的で再構成可能なアーキテクチャを提供します。
また、アクセラレータには、冗長操作を減らし、計算効率を改善するためのスパース計算最適化手法も組み込まれています。
私たちの実験結果は、PhotoganがGPUやTPUを含む最先端の加速器と比較して、少なくとも4.4倍高いGOPSと2.18倍の低エネルギー（EPB）を達成することを示しています。
これらの調査結果は、Photoganを次世代のGan加速度の有望なソリューションとして紹介し、パフォーマンスとエネルギー効率の両方に大きな利益をもたらします。

要約(オリジナル)

Generative Adversarial Networks (GANs) are at the forefront of AI innovation, driving advancements in areas such as image synthesis, medical imaging, and data augmentation. However, the unique computational operations within GANs, such as transposed convolutions and instance normalization, introduce significant inefficiencies when executed on traditional electronic accelerators, resulting in high energy consumption and suboptimal performance. To address these challenges, we introduce PhotoGAN, the first silicon-photonic accelerator designed to handle the specialized operations of GAN models. By leveraging the inherent high throughput and energy efficiency of silicon photonics, PhotoGAN offers an innovative, reconfigurable architecture capable of accelerating transposed convolutions and other GAN-specific layers. The accelerator also incorporates a sparse computation optimization technique to reduce redundant operations, improving computational efficiency. Our experimental results demonstrate that PhotoGAN achieves at least 4.4x higher GOPS and 2.18x lower energy-per-bit (EPB) compared to state-of-the-art accelerators, including GPUs and TPUs. These findings showcase PhotoGAN as a promising solution for the next generation of GAN acceleration, providing substantial gains in both performance and energy efficiency.

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