使用光子存储设备的内存计算

光能成为未来更节能、更快计算的答案吗？

今天，我们由牛津大学和苏黎世IBM研究院领导的科学家团队与埃克塞特和蒙斯特大学的同事共同发表了一篇新的研究论文，指出了它的潜力。我们共同开发了一种在基于非易失性多级相变存储器的集成光子器件上实现直接内存倍增的全光学方法。电子相变存储器（PCM）是一种新兴的非易失性存储器技术，在未来的计算系统中具有重要作用。利用集成光子技术将有可能为将来利用光在芯片上执行计算任务提供有吸引力的解决方案。

这种在集成光子芯片上实现内存计算的概念能够进一步改变计算环境，特别是在提高直接作用于光学域的速度和带宽的情况下。简而言之，这意味着更快的检测、更广泛的操作和更低的能耗。

克服挑战

近年来，集成光子存储器得到了广泛的研究。然而，研究人员无法克服在同一台设备上同时执行计算任务并实现内存功能时出现的能量转换、速度和检测延迟等挑战。我们的研究小组着手解决这些挑战——这是我们成功完成的一项任务。

在我们的工作中，我们演示了一个光子计算存储器的第一个实例，用于两个数的直接标量乘法，使用一个集成的光子存储器变换单元。我们的设备依赖于两个脉冲的独特交互作用，这两个脉冲都代表一个要乘法的数字。一个脉冲产生高于开关阈值的能量，以引起材料的结构变化，另一个脉冲则在集成光子波导中产生低于开关阈值的能量。进一步，我们利用基于相变材料（Ge2SB2TE5）的非易失性光子元件来实现直接标量和矩阵矢量乘法。

光子的优点

内存计算已经打破了处理器内存的二分法，允许在内存元素中进行处理。这种系统的电气实现能够执行复杂的任务，如标量乘法、相关检测和压缩传感恢复。从电域转移到光域有更多的优点。在集成光子芯片上的内存计算的光子实现中，不仅速度和带宽会增加，而且检测延迟也会随着直接在使用光的光学域上进行处理而提高。

从本质上说，我们的发现证实了相变材料在光子硬件中的潜力。我们证明了将集成光学与配置的数据存储和处理相结合以实现所有光子内存计算是可能的。通过优化集成光子器件中存储单元尺寸与脉冲宽度的比值，可以显著降低能量消耗。这使脉冲整形路径得以实现，并优化了设备设计，以进一步提高能量和速度。

大局

我们的全光学方法不仅独特，而且易于制造和操作。此外，它还为开发全光子操作计算机奠定了基础。在事物的大计划中，我们的工作是记忆中光学处理的一个重要里程碑。此外，使用多相存储单元的矩阵矢量乘法运算有可能在计算领域（如大数据分析和人工智能）支持关键处理操作。但名单并没有就此止步。这种体系结构可以有效地求解线性方程组，并推进各种其他新兴的计算领域，包括机器学习和深度学习。下一步是研究如何在光子芯片上整齐地放大矩阵尺寸——这是我们目前正在研究的一个挑战。