Resumen

El aprendizaje profundo se ha convertido en la tecnología más común en inteligencia artificial (IA) porque puede ser comparable al rendimiento humano en tareas complejas. Sin embargo, en la era de los grandes datos, el volumen de datos en constante aumento y la escala del modelo hacen que el aprendizaje profundo requiera una gran potencia informática y costos energéticos aceptables. Para los chips eléctricos, incluidos la mayoría de los aceleradores de aprendizaje profundo, las limitaciones de rendimiento de los transistores hacen que sea difícil cumplir con los requisitos de eficiencia energética en cómputo. Se espera que los dispositivos fotónicos de silicio reemplacen a los transistores y se conviertan en los componentes principales en la arquitectura informática debido a sus ventajas, como el bajo consumo de energía, el gran ancho de banda y la alta velocidad. Por lo tanto, proponemos un acelerador de aprendizaje profundo asistido por fotónica de silicio para grandes datos. El acelerador utiliza resonadores de anillo micro (MR) para form

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Aprendizaje profundo; Dispositivos fotónicos de silicio; Eficiencia energética; Big data; Potencia de cómputo; Acelerador
• Keywords:Deep learning; Silicon photonic devices; Energy efficiency; Big data; Computing power; Accelerator