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问题 (質問)
質問1:従来のシリコンCMOS電子回路と比較して、光(フォトニック)アナログ行列乗算器が持つ圧倒的な物理的メリットは何ですか。 / 質問2:光シナプスの不揮発性重み(ウェイト)記憶素子として相変化材料(PCM: GST等)を光導波路上に集積する際、物性スペシャリストが解決した耐久性と光損失のトレードオフは何ですか。
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フォトニクス集積回路教授 (Nam 1): 現在の生成AIや大規模言語モデル(LLM)の爆発的普及は、データセンターの電力消費を国家規模にまで押し上げています。電子式GPUの最大の障壁は、メモリと演算器の間で電子を往復させる際に金属配線の抵抗と寄生容量が熱エネルギーを撒き散らす『フォン・ノイマン・ボトルネック』です。これに対し、私たちが開発している『光ニューロモルフィック回路』は、計算媒体として電子ではなく光子を用います。光は配線抵抗を受けず、光速で伝播します。波長分割多重(WDM)技術によって異なる波長に異なるベクトル要素を載せ、マッハツェンダー干渉計や微小リング共振器アレイを通過させるだけで、アナログの積和演算が光の受動伝搬だけで、低遅延・低消費電力で実行できる可能性があるのです。
薄膜物性物理スペシャリスト (Nữ): その通りですが、光回路でニューラルネットワークのシナプス結合荷重(ウェイト)を記憶させるには、電力を消費せずに重みを保持できる『不揮発性光学メモリ』が必須となります。そこで注目されたのが、原子配列がアモルファスと結晶相の間で可逆変化する『相変化材料(PCM)』です。しかし従来のDVD等で用いられたゲルマニウム・アンチモン・テルル(GST)合金は、結晶化すると近赤外光を激しく吸収してしまうという致命的な光損失問題を抱えていました。信号光が数個のシナプスを通過しただけで減衰し消滅してしまうのです。そこで私たちは、光学バンドギャップが広く可視・近赤外域で光吸収が極めて小さい新規カルコゲナイド材料、セレン化アンチモン(Sb2Se3)薄膜を開発しました。これにより光吸収を抑えながら屈折率を変化させ、多値のシナプス重みを不揮発に保持する可能性が示されています。
AI半導体ベンチャーCTO (Nam 2): この超低損失PCM光シナプス素子のおかげで、推論時の待機電力を実質ゼロに抑えつつ、高いスループットを比較的少ない光源電力で実現できる可能性があります。シリコンファウンドリでの標準CMOSプロセスとも互換性があり、既存の製造工程を一部活用できる可能性があります。この光脳型チップは、次世代エッジAIと超省エネデータセンターの決定打になると確信しています。
薄膜物性物理スペシャリスト (Nữ): その通りですが、光回路でニューラルネットワークのシナプス結合荷重(ウェイト)を記憶させるには、電力を消費せずに重みを保持できる『不揮発性光学メモリ』が必須となります。そこで注目されたのが、原子配列がアモルファスと結晶相の間で可逆変化する『相変化材料(PCM)』です。しかし従来のDVD等で用いられたゲルマニウム・アンチモン・テルル(GST)合金は、結晶化すると近赤外光を激しく吸収してしまうという致命的な光損失問題を抱えていました。信号光が数個のシナプスを通過しただけで減衰し消滅してしまうのです。そこで私たちは、光学バンドギャップが広く可視・近赤外域で光吸収が極めて小さい新規カルコゲナイド材料、セレン化アンチモン(Sb2Se3)薄膜を開発しました。これにより光吸収を抑えながら屈折率を変化させ、多値のシナプス重みを不揮発に保持する可能性が示されています。
AI半導体ベンチャーCTO (Nam 2): この超低損失PCM光シナプス素子のおかげで、推論時の待機電力を実質ゼロに抑えつつ、高いスループットを比較的少ない光源電力で実現できる可能性があります。シリコンファウンドリでの標準CMOSプロセスとも互換性があり、既存の製造工程を一部活用できる可能性があります。この光脳型チップは、次世代エッジAIと超省エネデータセンターの決定打になると確信しています。
フォトニクス集積回路教授 (Nam 1)
現在の生成AIや大規模言語モデル(LLM)の爆発的普及は、データセンターの電力消費を国家規模にまで押し上げています。電子式GPUの最大の障壁は、メモリと演算器の間で電子を往復させる際に金属配線の抵抗と寄生容量が熱エネルギーを撒き散らす『フォン・ノイマン・ボトルネック』です。これに対し、私たちが開発している『光ニューロモルフィック回路』は、計算媒体として電子ではなく光子を用います。光は配線抵抗を受けず、光速で伝播します。波長分割多重(WDM)技術によって異なる波長に異なるベクトル要素を載せ、マッハツェンダー干渉計や微小リング共振器アレイを通過させるだけで、アナログの積和演算が光の受動伝搬だけで、低遅延・低消費電力で実行できる可能性があるのです。
薄膜物性物理スペシャリスト (Nữ)
その通りですが、光回路でニューラルネットワークのシナプス結合荷重(ウェイト)を記憶させるには、電力を消費せずに重みを保持できる『不揮発性光学メモリ』が必須となります。そこで注目されたのが、原子配列がアモルファスと結晶相の間で可逆変化する『相変化材料(PCM)』です。しかし従来のDVD等で用いられたゲルマニウム・アンチモン・テルル(GST)合金は、結晶化すると近赤外光を激しく吸収してしまうという致命的な光損失問題を抱えていました。信号光が数個のシナプスを通過しただけで減衰し消滅してしまうのです。そこで私たちは、光学バンドギャップが広く可視・近赤外域で光吸収が極めて小さい新規カルコゲナイド材料、セレン化アンチモン(Sb2Se3)薄膜を開発しました。これにより光吸収を抑えながら屈折率を変化させ、多値のシナプス重みを不揮発に保持する可能性が示されています。
AI半導体ベンチャーCTO (Nam 2)
この超低損失PCM光シナプス素子のおかげで、推論時の待機電力を実質ゼロに抑えつつ、高いスループットを比較的少ない光源電力で実現できる可能性があります。シリコンファウンドリでの標準CMOSプロセスとも互換性があり、既存の製造工程を一部活用できる可能性があります。この光脳型チップは、次世代エッジAIと超省エネデータセンターの決定打になると確信しています。
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