Nano-photonic Processing Unit for Recurrent Neural Network Applications

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19771
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: Kawakami Satoshi 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (20845523)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 光コンピューティング / 再帰型ニューラルネットワーク

Outline of Final Research Achievements

This work proposes an optoelectronic processing system based on an optical arithmetic circuit for simple recurrent neural networks with memory function, aiming to establish a high-performance and low-power optical computer system. The proposed circuit has a mechanism to calibrate the phase difference of the recursive path and an OEO nonlinear activation function to realize an operator that can efficiently execute RNN applications. In the accuracy evaluation, we confirmed that the real application can be inferred without degradation of accuracy even in an environment where arithmetic errors are due to noise. Furthermore, we confirmed that the proposed circuit could achieve 467x and 7.3x performance improvement and 93% and 58% energy saving compared to existing optical/electrical accelerators, respectively.

Free Research Field

計算機システムアーキテクチャ

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究課題の学術的意義は，ポストムーア時代のコンピュータ構成法として光デバイス活用のポテンシャルを示すことにある．現在の光演算器研究は，信号光波が回路内を1方向に1回だけ通過する演算方式を基本としており，その最大の特徴は光速性を活かした低遅延性である．しかしながら，低遅延な演算回路はより多くのメモリアクセスとOE/AD変換を要求し，システム性能を悪化させる可能性がある．本研究では，信号光波が複数回通過可能な再帰経路を有する演算器を基本とすることで，性能的にも消費エネルギー的にも優位であることを示した．これは，光デバイスを活用した次世代計算機の実現に向けた基盤技術創出へつながるものである．