arXiv cs.AI· Andreas Falkenberg·· 1 天前AI 评分31
PISim：面向硬件感知跨层设计空间探索的统一光子推理模拟器
PISim: A Unified Photonic Inference Simulator for Hardware-Aware Cross-Layer Design-Space Exploration
AI 导读
PISim 是一个统一光子推理模拟器，将预训练深度神经网络执行与六类加速器架构、六种电光调制器技术、四种光源组织及直接/相干读出方案的物理模型耦合。在模拟的 MNIST MLP 基准上，它识别出 Mach–Zehnder 与微环调制器在多损伤压力下的最优精度点为 6 bits，并量化 VCSEL 阵列与并行扇出激光架构间 52.5 个百分点的准确率差距。
正文 · AI 翻译
摘要：光子神经加速器可提供超低延迟的线性代数运算，但其可用的数值精度、可持续吞吐量和应用精度仍受限于周围的电光接口和物理非理想性。制造前设计空间探索（DSE）需要一个跨层电子设计自动化（EDA）框架，能够在相同的神经工作负载和物理假设下评估不同的光学拓扑。我们提出 \textbf{PISim}，一个统一的光子推理模拟器，将预训练深度神经网络执行与六种加速器架构族、六种电光调制器技术、四种光源组织以及直接或相干读出方案的基于物理的模型相结合。PISim 嵌入了分阶段损伤算子——涵盖控制和模数量化、有限消光比、散粒噪声、相关相对强度噪声（RIN）、热漂移、传播损耗和通道串扰——以及一个解析的周期级接口时序模型，以揭示电光瓶颈。使用模拟的 MNIST 多层感知机（MLP）基准，我们展示了 PISim 如何在多损伤压力下识别最佳精度工作点（Mach--Zehnder 和微环调制器峰值达 6 位），量化了 VCSEL 阵列与并行扇出激光架构之间 52.5 个百分点的精度差距（在建模条件下源于功率分配和相关源噪声），并建模了发射器阵列宽度从 32 到 128 通道的接口受限吞吐量扩展。这一综合框架为光子流片前的精度约束帕累托优化建立了可扩展、可复现的基础。
| 评论： | 8 页，2 幅图 |
| 主题： | 光学（physics.optics）；人工智能（cs.AI） |
| MSC 分类： | I.6.7 |
| 引用为： | arXiv:2611.16522 [physics.optics] |
| （或 arXiv:2611.16522v1 [physics.optics] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.16522 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 11 月 12 日星期四 09:18:27 UTC（34 KB）
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