東京大學與產總研開發出面向AI用光子並列運算技術

東京大學大學院工學系研究科竹中充教授等與產總研（AIST）光電融合研究中心，在科學技術振興機構（JST）戰略創造研究推進事業的支持下，共同開發出了面向次世代AI加速器之「矩陣-向量乘法計算」的光處理器。用於加速AI運算的光處理器如今正受到各界的關注。在當前的AI模型中，能夠處理高次方程式和向量資訊的「矩陣-向量乘法計算」（MVM）已是基本，雖然MVM可以處理龐大的資訊量，但其效率仍是一項關鍵課題。光子相較於電子有傳輸損耗小、高速、可併行處理等物理上的優點而被期待著。過去的光MVM迴路多利用了「波長多工」或「模態多工」來擴展處理器的工作能力，但由於光訊號容易衰減、干擾，故需要開發高度可擴展性的技術。

研究團隊提出一種用具備多輸入端口的多埠光檢測器來加總光訊號，如此便不需要依賴多波長或多模態也能一次性地檢測並加總複數條光島波路中的光訊號。首先是透過「光強度調變陣列」將輸入之資訊轉換為相應強度的光，光訊號經2次調變便可進行矩陣-向量乘法的計算。多埠光檢測器接收這些光訊號將其轉換成與總光功率成正比的電流，讀取所有的電流輸出即可獲得本次的運算結果。

本次開發的16埠光檢測器和4*4光路元件等由新加坡的晶圓代工業者AMF製作，而光強度調變器採用馬赫-曾德爾干涉儀（Mach-Zehnder interferometer），馬曾干涉儀利用薄膜金屬作為加熱器，藉由電氣控制光穿透的強度。最後團隊使用開發出的光迴路來進行MVM計算，測得93.3%的正確率、深度學習中常見之Fashion-MNIST圖像分析任務的理論計算也有90.53%的準確率。

資料來源：東京大學（2025年6月6日）
【來源/出處】