Розмір шрифта:
ФОТОННІ ОБЧИСЛЕННЯ: ФІЗИЧНІ ПРИНЦИПИ ТА АПАРАТНА РЕАЛІЗАЦІЯ ОПТИЧНИХ ПРОЦЕСОРІВ
Остання редакція: 2026-05-20
Анотація
Фотонні обчислення є перспективним напрямом розвитку високопродуктивних обчислювальних систем, у
яких носіями інформації виступають фотони. У роботі розглянуто фізичні принципи функціонування
фотонних процесорів, зокрема хвильове мультиплексування, інтерференцію в інтерферометрах Маха–Цендера
та реалізацію матричних перетворень у фотонних інтегральних схемах. Проаналізовано проблему реалізації
нелінійності в оптичних нейронних мережах та сучасні підходи до створення енергонезалежної фотонної
пам’яті на основі матеріалів із фазовим переходом. Наведено приклади сучасних фотонних нейромережевих
архітектур і перспективи застосування фотонних обчислень у задачах машинного зору та високошвидкісної
обробки сигналів.
PHOTONIC COMPUTING: PHYSICAL PRINCIPLES AND
HARDWARE IMPLEMENTATION OF OPTICAL PROCESSORS
Abstract:
Photonic computing is a promising direction in the development of high-performance computing systems in which
photons are used as information carriers. The paper considers the physical principles of photonic processors, including
wavelength division multiplexing, interference in Mach–Zehnder interferometers, and implementation of matrix
transformations in photonic integrated circuits. The problem of nonlinearity realization in optical neural networks and
modern approaches to non-volatile photonic memory based on phase-change materials are analyzed. Examples of
modern photonic neural architectures and prospects for applying photonic computing in machine vision and high-speed
signal processing are presented.
яких носіями інформації виступають фотони. У роботі розглянуто фізичні принципи функціонування
фотонних процесорів, зокрема хвильове мультиплексування, інтерференцію в інтерферометрах Маха–Цендера
та реалізацію матричних перетворень у фотонних інтегральних схемах. Проаналізовано проблему реалізації
нелінійності в оптичних нейронних мережах та сучасні підходи до створення енергонезалежної фотонної
пам’яті на основі матеріалів із фазовим переходом. Наведено приклади сучасних фотонних нейромережевих
архітектур і перспективи застосування фотонних обчислень у задачах машинного зору та високошвидкісної
обробки сигналів.
PHOTONIC COMPUTING: PHYSICAL PRINCIPLES AND
HARDWARE IMPLEMENTATION OF OPTICAL PROCESSORS
Abstract:
Photonic computing is a promising direction in the development of high-performance computing systems in which
photons are used as information carriers. The paper considers the physical principles of photonic processors, including
wavelength division multiplexing, interference in Mach–Zehnder interferometers, and implementation of matrix
transformations in photonic integrated circuits. The problem of nonlinearity realization in optical neural networks and
modern approaches to non-volatile photonic memory based on phase-change materials are analyzed. Examples of
modern photonic neural architectures and prospects for applying photonic computing in machine vision and high-speed
signal processing are presented.
Ключові слова
фотонні обчислення; кремнієва фотоніка; інтерферометр Маха–Цендера; фотонні нейронні мережі; оптичний процесор; хвильове мультиплексування; photonic computing; silicon photonics; Mach–Zehnder interferometer; photonic neural networks; optical processor;
Посилання
McMahon P. L. The physics of optical computing // Nature Reviews Physics. – 2023. – Vol. 5. – P. 717–734. – DOI:
10.1038/s42254-023-00645-5.
Chen Y. et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks // Nature. – 2023. – Vol. 623. – P. 48–57. – DOI:
10.1038/s41586-023-06558-8.
Pintus P. et al. Integrated non-reciprocal magneto-optics with ultra-high endurance for photonic in-memory computing //
Nature Photonics. – 2024. – DOI: 10.1038/s41566-024-01549-1.
Dong B. et al. Ultrafast silicon photonic reservoir computing engine delivering over 200 TOPS // Nature Communications. –
2024. – DOI: 10.1038/s41467-024-55172-3.
Shekhar S. et al. Integrated photonic neuromorphic computing: opportunities and challenges // Nature Reviews Electrical
Engineering. – 2024. – DOI: 10.1038/s44287-024-00050-9.
10.1038/s42254-023-00645-5.
Chen Y. et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks // Nature. – 2023. – Vol. 623. – P. 48–57. – DOI:
10.1038/s41586-023-06558-8.
Pintus P. et al. Integrated non-reciprocal magneto-optics with ultra-high endurance for photonic in-memory computing //
Nature Photonics. – 2024. – DOI: 10.1038/s41566-024-01549-1.
Dong B. et al. Ultrafast silicon photonic reservoir computing engine delivering over 200 TOPS // Nature Communications. –
2024. – DOI: 10.1038/s41467-024-55172-3.
Shekhar S. et al. Integrated photonic neuromorphic computing: opportunities and challenges // Nature Reviews Electrical
Engineering. – 2024. – DOI: 10.1038/s44287-024-00050-9.
Повний текст:
PDF