การคำนวณด้วยแสง
คอมพิวเตอร์ที่ใช้โฟตอนหรือคลื่นแสง

การคำนวณแบบออปติคัลหรือการคำนวณแบบโฟตอนิกส์ใช้คลื่นแสงที่ผลิตโดยเลเซอร์หรือแหล่งกำเนิดที่ไม่สอดคล้องกันสำหรับการประมวลผลข้อมูลการจัดเก็บข้อมูล หรือการสื่อสารข้อมูลสำหรับการคำนวณ เป็นเวลาหลายทศวรรษที่โฟตอนได้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มว่าจะช่วยให้มีแบนด์วิดท์ ที่สูง กว่าอิเล็กตรอนที่ใช้ในคอมพิวเตอร์ทั่วไป (ดูเส้นใยแก้วนำแสง )

โครงการวิจัยส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนส่วนประกอบคอมพิวเตอร์ปัจจุบันด้วยอุปกรณ์ออปติกเทียบเท่า ส่งผลให้ ระบบ คอมพิวเตอร์ดิจิทัลออปติกประมวลผลข้อมูลไบนารีแนวทางนี้ดูเหมือนจะให้โอกาสในระยะสั้นที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลออปติกเชิงพาณิชย์ เนื่องจากส่วนประกอบออปติกสามารถรวมเข้ากับคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมเพื่อสร้างไฮบริดออปติก-อิเล็กทรอนิกส์ อย่างไรก็ตาม อุปกรณ์ ออปโตอิเล็กทรอนิกส์ใช้พลังงาน 30% ในการแปลงพลังงานอิเล็กทรอนิกส์เป็นโฟตอนและกลับคืนมา การแปลงนี้ยังทำให้การส่งข้อความช้าลงด้วย คอมพิวเตอร์ออปติกทั้งหมดช่วยลดความจำเป็นในการแปลงออปติก-ไฟฟ้า-ออปติก (OEO) จึงลดการใช้พลังงานไฟฟ้าลง[ 1 ]

อุปกรณ์เฉพาะแอปพลิเคชัน เช่นเรดาร์ช่องรับแสงสังเคราะห์ (SAR) และตัวเชื่อมโยงออปติกได้รับการออกแบบมาให้ใช้หลักการของการคำนวณแบบออปติก ตัวเชื่อมโยงสามารถใช้เพื่อตรวจจับและติดตามวัตถุ[2]และจำแนกข้อมูลออปติกแบบโดเมนเวลาอนุกรม[3]

ส่วนประกอบออปติคัลสำหรับคอมพิวเตอร์ดิจิตอลไบนารี

ส่วนประกอบพื้นฐานของคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์สมัยใหม่คือทรานซิสเตอร์หากต้องการแทนที่ส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์ด้วยส่วนประกอบออปติกจำเป็นต้องใช้ทรานซิสเตอร์ออปติก ที่เทียบเท่ากัน ซึ่งทำได้โดยใช้ คริสตัลออปติก (โดยใช้สื่อที่มีดัชนีหักเหแสงแบบไม่เชิงเส้น ) [4]โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีสื่อ[5]ที่ความเข้มของแสงที่เข้ามาส่งผลต่อความเข้มของแสงที่ส่งผ่านสื่อในลักษณะเดียวกับการตอบสนองของทรานซิสเตอร์ไบโพลาร์ ทรานซิสเตอร์ออปติกดังกล่าว[6] [7]สามารถใช้สร้างเกตลอจิก ออป ติก[7]ซึ่งจะถูกประกอบเป็นส่วนประกอบระดับสูงของหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ของคอมพิวเตอร์ สิ่งเหล่านี้จะเป็นคริสตัลออปติกแบบไม่เชิงเส้นที่ใช้เพื่อควบคุมลำแสงเพื่อควบคุมลำแสงอื่นๆ

เช่นเดียวกับระบบคอมพิวเตอร์อื่นๆ ระบบคอมพิวเตอร์แบบออปติคัลจำเป็นต้องมีสิ่งสี่ประการเพื่อให้ทำงานได้ดี:

  1. โปรเซสเซอร์ออปติคอล
  2. การถ่ายโอนข้อมูลด้วยแสง เช่น สายไฟเบอร์ออปติก
  3. การเก็บข้อมูลด้วยแสง [ 8]
  4. แหล่งพลังงานแสง (light source)

การทดแทนส่วนประกอบไฟฟ้าจำเป็นต้องมีการแปลงรูปแบบข้อมูลจากโฟตอนเป็นอิเล็กตรอน ซึ่งจะทำให้ระบบทำงานช้าลง

ความขัดแย้ง

นักวิจัยมีความเห็นไม่ตรงกันบางประการเกี่ยวกับความสามารถในอนาคตของคอมพิวเตอร์ออปติก ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของความเร็ว การใช้พลังงาน ต้นทุน และขนาดที่ยังไม่ชัดเจน ซึ่งยังคงเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ นักวิจารณ์สังเกตว่า[9]ระบบลอจิกในโลกแห่งความเป็นจริงต้องการ "การคืนค่าระดับลอจิก ความสามารถในการเรียงซ้อนการกระจายสัญญาณและการแยกอินพุต-เอาต์พุต" ซึ่งปัจจุบันทรานซิสเตอร์อิเล็กทรอนิกส์มีต้นทุนต่ำ ใช้พลังงานต่ำ และความเร็วสูง ลอจิกออปติกจึงสามารถแข่งขันได้นอกเหนือจากแอพพลิเคชั่นเฉพาะกลุ่มบางประเภท จำเป็นต้องมีการพัฒนาครั้งสำคัญในเทคโนโลยีอุปกรณ์ออปติกแบบไม่เชิงเส้น หรืออาจต้องเปลี่ยนแปลงลักษณะของการประมวลผลเอง[10]

ความเข้าใจผิด ความท้าทาย และแนวโน้ม

ความท้าทายที่สำคัญอย่างหนึ่งในการคำนวณด้วยแสงก็คือ การคำนวณเป็น กระบวนการ ที่ไม่เป็นเชิงเส้นซึ่งสัญญาณหลายสัญญาณจะต้องโต้ตอบกัน แสงซึ่งเป็นคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าสามารถโต้ตอบกับคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าอื่นได้ก็ต่อเมื่อมีอิเล็กตรอนอยู่ในวัสดุ[11]และความแรงของปฏิสัมพันธ์นี้จะอ่อนกว่ามากสำหรับคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า เช่น แสง เมื่อเทียบกับสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์ในคอมพิวเตอร์ทั่วไป ซึ่งอาจส่งผลให้องค์ประกอบการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ออปติกต้องใช้พลังงานมากกว่าและมีขนาดที่ใหญ่กว่าคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ทั่วไปที่ใช้ทรานซิสเตอร์[ จำเป็นต้องอ้างอิง ]

ความเข้าใจผิดอีกอย่างหนึ่ง[ โดยใคร? ]คือ เนื่องจากแสงสามารถเดินทางได้เร็วกว่าความเร็วดริฟท์ของอิเล็กตรอนมาก และที่ความถี่ที่วัดเป็นเทระเฮิรตซ์ ทรานซิสเตอร์ออปติกจึงควรมีความสามารถในการรับความถี่ที่สูงมาก อย่างไรก็ตาม คลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าใดๆ ก็ตามจะต้องเป็นไปตามขีดจำกัดการแปลงดังนั้น อัตราที่ทรานซิสเตอร์ออปติกสามารถตอบสนองต่อสัญญาณจึงยังคงถูกจำกัดด้วยแบนด์วิด ท์สเปกตรัม ในการสื่อสารด้วยใยแก้วนำแสง ขีดจำกัดในทางปฏิบัติ เช่นการกระจายมักจะจำกัดช่องสัญญาณให้มีแบนด์วิดท์เพียงสิบกิกะเฮิรตซ์ ซึ่งดีกว่าทรานซิสเตอร์ซิลิกอนเพียงเล็กน้อยเท่านั้น การทำงานที่เร็วกว่าทรานซิสเตอร์อิเล็กทรอนิกส์อย่างมากจึงต้องใช้วิธีการในทางปฏิบัติในการส่งพัลส์อัลตราสั้นลงผ่านท่อนำคลื่นที่มีการกระจายสูง

ลอจิกโฟตอนิก

การสร้างเกต NOT ที่ควบคุมด้วย โฟตอนิก เพื่อใช้ในการคำนวณเชิงควอนตัม

ลอจิกโฟตอนิกคือการใช้โฟตอน ( แสง ) ในเกตลอจิก (NOT, AND, OR, NAND, NOR, XOR, XNOR) การสลับทำได้โดยใช้เอฟเฟกต์ออปติกแบบไม่เชิงเส้นเมื่อมีการรวมสัญญาณสองสัญญาณขึ้นไป[7]

ตัวเรโซเนเตอร์มีประโยชน์อย่างยิ่งในลอจิกโฟโตนิก เนื่องจากตัวเรโซเนเตอร์อนุญาตให้สร้างพลังงานจากการรบกวนเชิงสร้างสรรค์จึงทำให้เอฟเฟกต์เชิงแสงแบบไม่เชิงเส้นดีขึ้น

แนวทางอื่นๆ ที่ได้รับการศึกษาวิจัย ได้แก่ ลอจิกโฟตอนิกในระดับโมเลกุลโดยใช้ สารเคมี เรืองแสงในการสาธิต Witlicki และคณะได้ดำเนินการทางลอจิกโดยใช้โมเลกุลและSERS [12 ]

แนวทางที่ไม่ธรรมดา

การคำนวณแบบออปติคัลแบบหน่วงเวลา

แนวคิดพื้นฐานคือการหน่วงเวลาแสง (หรือสัญญาณอื่นใด) เพื่อที่จะทำการคำนวณที่มีประโยชน์[13]สิ่งที่น่าสนใจคือการแก้ปัญหา NP-completeเนื่องจากปัญหาเหล่านี้ยากสำหรับคอมพิวเตอร์ทั่วไป

มีคุณสมบัติพื้นฐานสองประการของแสงที่ใช้จริงในแนวทางนี้:

  • แสงสามารถล่าช้าได้โดยการผ่านเส้นใยแก้วนำแสงที่มีความยาวคลื่นที่กำหนด
  • แสงสามารถแยกออกเป็นรังสีย่อยได้หลายรังสี คุณสมบัติเหล่านี้มีความจำเป็นเนื่องจากเราสามารถประเมินโซลูชันต่างๆ ได้หลายรายการในเวลาเดียวกัน

เมื่อแก้ไขปัญหาความล่าช้า ต้องปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้:

  • ขั้นตอนแรกคือการสร้างโครงสร้างคล้ายกราฟจากสายเคเบิลออปติกและตัวแยกสัญญาณ กราฟแต่ละกราฟประกอบด้วยโหนดเริ่มต้นและโหนดปลายทาง
  • แสงจะเข้าสู่โหนดเริ่มต้นและเคลื่อนผ่านกราฟจนถึงจุดหมายปลายทาง แสงจะล่าช้าเมื่อผ่านส่วนโค้งและถูกแบ่งออกภายในโหนด
  • แสงจะถูกทำเครื่องหมายไว้เมื่อผ่านส่วนโค้งหรือผ่านโหนด เพื่อให้เราสามารถระบุข้อเท็จจริงนั้นได้อย่างง่ายดายที่โหนดปลายทาง
  • ที่โหนดปลายทาง เราจะรอสัญญาณ (ความผันผวนของความเข้มของสัญญาณ) ที่มาถึงในช่วงเวลาหนึ่งๆ หากไม่มีสัญญาณมาถึงในช่วงเวลาดังกล่าว แสดงว่าเราไม่สามารถแก้ปัญหาได้ มิฉะนั้น ปัญหาก็จะมีทางแก้ไข ความผันผวนสามารถอ่านได้ด้วยเครื่องตรวจจับแสงและออสซิลโลสโคป

ปัญหาแรกที่ถูกโจมตีด้วยวิธีนี้คือปัญหาเส้นทางแฮมิลตัน [ 13]

ปัญหาที่ง่ายที่สุดคือปัญหาผลรวมของเซ็ตย่อย [ 14]อุปกรณ์ออปติกที่แก้อินสแตนซ์ที่มีตัวเลขสี่ตัว { a1, a2, a3, a4 } แสดงไว้ด้านล่าง:

อุปกรณ์ออปติคัลสำหรับแก้ปัญหาผลรวมย่อยของเซต

แสงจะเข้าสู่โหนดเริ่มต้น แสงจะถูกแบ่งออกเป็นสองรังสีย่อยที่มีความเข้มน้อยกว่า รังสีทั้งสองนี้จะมาถึงโหนดที่สองในช่วงเวลาa1และ 0 แต่ละรังสีจะถูกแบ่งออกเป็นสองรังสีย่อยซึ่งจะมาถึงโหนดที่สามในช่วงเวลา 0, a1 , a2และa1 + a2รังสีเหล่านี้แสดงถึงเซ็ตย่อยทั้งหมดของเซ็ต { a1, a2 } เราคาดว่าจะมีความผันผวนในความเข้มของสัญญาณที่ไม่เกินสี่ช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ในโหนดปลายทาง เราคาดว่าจะมีความผันผวนที่ไม่เกิน 16 ช่วงเวลาที่แตกต่างกัน (ซึ่งเป็นเซ็ตย่อยทั้งหมดของชุดที่กำหนด) หากเรามีความผันผวนในโมเมนต์เป้าหมายBแสดงว่าเรามีคำตอบของปัญหา มิฉะนั้น จะไม่มีเซ็ตย่อยที่ผลรวมขององค์ประกอบเท่ากับBสำหรับการใช้งานจริง เราไม่สามารถมีสายเคเบิลที่มีความยาวเป็นศูนย์ ดังนั้น สายเคเบิลทั้งหมดจึงเพิ่มขึ้นด้วยค่า k' เล็กๆ (คงที่สำหรับทั้งหมด) ในกรณีนี้ คาดว่าจะมีคำตอบที่ช่วงเวลา B+n× k

แกนเทนเซอร์โฟตอนิกบนชิป

ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นในเทคโนโลยีเครื่องเร่งความเร็วที่ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก ในทศวรรษที่สองของศตวรรษที่ 21 จึงมีการเน้นย้ำอย่างมากในการใช้ออปติกที่รวมไว้ในชิปเพื่อสร้างโปรเซสเซอร์ที่ใช้โฟโตนิกส์ การเกิดขึ้นของเครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้การมอดูเลตเฟส[15]และล่าสุด การมอดูเลตแอมพลิจูดโดยใช้หน่วยความจำโฟโตนิกส์[16]ได้สร้างพื้นที่ใหม่ของเทคโนโลยีโฟโตนิกส์สำหรับการคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิก[17] [18]นำไปสู่เทคโนโลยีการคำนวณโฟโตนิกส์ใหม่ทั้งหมดบนชิป เช่น คอร์ของเทนเซอร์โฟโตนิกส์[19]

การคำนวณตามความยาวคลื่น

การคำนวณตามความยาวคลื่น[20]สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหา3-SAT ที่มี ตัวแปรn ตัว ประโยค mและไม่มีตัวแปรเกินสามตัวต่อประโยค ความยาวคลื่นแต่ละความยาวคลื่นที่อยู่ในรังสีแสงถือเป็นการกำหนดค่าที่เป็นไปได้สำหรับ ตัวแปร nตัว อุปกรณ์ออปติกประกอบด้วยปริซึมและกระจกที่ใช้ในการแยกแยะความยาวคลื่นที่เหมาะสมซึ่งเป็นไปตามสูตร[21]

การคำนวณโดยการถ่ายเอกสารด้วยแผ่นใส

แนวทางนี้ใช้เครื่องถ่ายเอกสารและแผ่นใสในการคำนวณ[22] ปัญหา k-SATที่มีตัวแปรn ตัว ประโยค mและตัวแปรไม่เกินkตัวต่อประโยคได้รับการแก้ไขในสามขั้นตอน: [23]

  • ประการแรก การกำหนดตัวแปรn ตัวที่เป็นไปได้ ทั้งหมด 2 nตัวเกิดขึ้นจากการถ่ายเอกสารn ชุด
  • โดยใช้ สำเนาตารางความจริงจำนวนสูงสุด 2,000 ชุด แต่ละประโยคจะได้รับการประเมินที่ทุกแถวของตารางความจริงพร้อมกัน
  • วิธีแก้ปัญหานี้จะได้รับโดยดำเนินการคัดลอกภาพโปร่งใสที่ทับซ้อนกันของประโยคm ทั้งหมดเพียงครั้งเดียว

การปิดกั้นลำแสงออปติก

ปัญหาพนักงานขายเดินทางได้รับการแก้ไขโดย Shaked et al. (2007) [24]โดยใช้แนวทางออปติก เส้นทาง TSP ที่เป็นไปได้ทั้งหมดถูกสร้างและจัดเก็บในเมทริกซ์ไบนารีซึ่งถูกคูณด้วยเวกเตอร์ระดับสีเทาอีกตัวหนึ่งที่มีระยะทางระหว่างเมือง การคูณจะดำเนินการโดยใช้ออปติกโดยใช้ตัวเชื่อมโยงออปติก

โปรเซสเซอร์ร่วมฟูเรียร์แบบออปติคัล

การคำนวณจำนวนมาก โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันทางวิทยาศาสตร์ จำเป็นต้องใช้การแปลงฟูเรียร์แบบไม่ต่อเนื่อง 2 มิติ (DFT) บ่อยครั้ง ตัวอย่างเช่น ในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ที่อธิบายการแพร่กระจายของคลื่นหรือการถ่ายเทความร้อน แม้ว่าเทคโนโลยี GPU สมัยใหม่จะช่วยให้สามารถคำนวณ DFT 2 มิติขนาดใหญ่ด้วยความเร็วสูงได้ แต่ก็มีการพัฒนาเทคนิคที่สามารถดำเนินการแปลงฟูเรียร์อย่างต่อเนื่องโดยใช้คุณสมบัติการแปลงฟูเรียร์ตามธรรมชาติของเลนส์อินพุตถูกเข้ารหัสโดยใช้ตัวปรับแสงเชิงพื้นที่แบบคริสตัลเหลว และผลลัพธ์จะถูกวัดโดยใช้เซ็นเซอร์ภาพ CMOS หรือ CCD ทั่วไป สถาปัตยกรรมออปติกดังกล่าวสามารถให้การปรับขนาดของความซับซ้อนในการคำนวณได้ดีกว่าเนื่องจากการแพร่กระจายของแสงนั้นเชื่อมโยงกันอย่างมากโดยเนื้อแท้ และถูกนำมาใช้เพื่อแก้สมการความร้อน 2 มิติ[25]

เครื่องจักรไอซิ่ง

คอมพิวเตอร์กายภาพซึ่งการออกแบบได้รับแรงบันดาลใจจากแบบจำลอง Ising ทางทฤษฎี เรียกว่าเครื่อง Ising [26] [27] [28]

ห้องปฏิบัติการของYoshihisa Yamamoto ที่ มหาวิทยาลัย Stanfordเป็นผู้บุกเบิกการสร้างเครื่อง Ising โดยใช้โฟตอน ในช่วงแรก Yamamoto และเพื่อนร่วมงานของเขาได้สร้างเครื่อง Ising โดยใช้เลเซอร์ กระจก และส่วนประกอบออปติกอื่นๆ ที่มักพบบนโต๊ะออปติก [ 26] [27]

ต่อมา ทีมงานที่Hewlett Packard Labsได้พัฒนา เครื่องมือออกแบบ ชิปโฟโตนิกส์และใช้เครื่องมือดังกล่าวเพื่อสร้างเครื่อง Ising บนชิปตัวเดียว โดยผสานส่วนประกอบออปติคัล 1,052 ชิ้นไว้ในชิปตัวเดียว[26]

อุตสาหกรรม

บริษัทเพิ่มเติมบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาคอมพิวเตอร์แบบออปติคัล ได้แก่IBM [29] Microsoft [30] Procyon Photonics [ 31] Lightelligence [32] Lightmatter [33] Optalysys [ 34] Xanadu Quantum Technologies , QuiX Quantum, ORCA Computing, PsiQuantum , Quandela  [fr]และ TundraSystems Global [35]

ดูเพิ่มเติม

อ้างอิง

  1. ^ Nolte, DD (2001). จิตใจที่ความเร็วแสง: สติปัญญาแบบใหม่. Simon and Schuster. หน้า 34. ISBN 978-0-7432-0501-6-
  2. ^ Feitelson, Dror G. (1988). "บทที่ 3: การประมวลผลภาพและสัญญาณออปติคัล". การประมวลผลด้วยแสง: การสำรวจสำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ . เคมบริดจ์, แมสซาชูเซตส์: สำนักพิมพ์ MIT ISBN 978-0-262-06112-4-
  3. ^ Kim, SK; Goda, K.; Fard, AM; Jalali, B. (2011). "ตัวเชื่อมโยงรูปแบบแอนะล็อกโดเมนเวลาออปติคัลสำหรับการจดจำภาพแบบเรียลไทม์ความเร็วสูง" Optics Letters . 36 (2): 220–2. Bibcode :2011OptL...36..220K. doi :10.1364/ol.36.000220. PMID  21263506. S2CID  15492810
  4. ^ "ประตูออปติคัลเหล่านี้ให้การเข้าถึงแบบอิเล็กทรอนิกส์ - IEEE Spectrum" IEEE . สืบค้นเมื่อ2022-12-30
  5. ^ "สารานุกรมฟิสิกส์และเทคโนโลยีเลเซอร์ - ดัชนีไม่เชิงเส้น, ผล Kerr"
  6. ^ Jain, K.; Pratt, GW Jr. (1976). "Optical transistor". Appl. Phys. Lett . 28 (12): 719. Bibcode :1976ApPhL..28..719J. doi :10.1063/1.88627.
  7. ^ abc US 4382660, K. Jain & GW Pratt, Jr., "ทรานซิสเตอร์ออปติกและวงจรตรรกะที่รวมเอาสิ่งเดียวกัน", เผยแพร่เมื่อวันที่ 10 พฤษภาคม 1983 
  8. ^ "โครงการซิลิกา". การวิจัยของ Microsoft . 4 พฤศจิกายน 2019 . สืบค้นเมื่อ2019-11-07 .
  9. ^ ทักเกอร์, อาร์เอส (2010). "บทบาทของออปติกในการคำนวณ" Nature Photonics . 4 (7): 405. Bibcode :2010NaPho...4..405T. doi : 10.1038/nphoton.2010.162 .
  10. ^ Rajan, Renju; Babu, Padmanabhan Ramesh; Senthilnathan, Krishnamoorthy. "All-Optical Logic Gates Show Promise for Optical Computing". Photonics . Photonics Spectra . สืบค้นเมื่อ8 เมษายน 2018 .
  11. ^ ฟิลิป อาร์. วอลเลซ (1996). Paradox Lost: Images of the Quantum . สปริงเกอร์ISBN 978-0387946597-
  12. ^ Witlicki, Edward H.; Johnsen, Carsten; Hansen, Stinne W.; Silverstein, Daniel W.; Bottomley, Vincent J.; Jeppesen, Jan O.; Wong, Eric W.; Jensen, Lasse; Flood, Amar H. (2011). "ประตูตรรกะโมเลกุลโดยใช้แสงที่กระเจิงรามานที่ปรับปรุงพื้นผิว" J. Am. Chem. Soc. 133 (19): 7288–91. doi :10.1021/ja200992x. PMID  21510609
  13. ^ ab Oltean, Mihai (2006). อุปกรณ์ที่ใช้แสงเพื่อแก้ปัญหาเส้นทางแฮมิลตัน Unconventional Computing. Springer LNCS 4135. หน้า 217–227. arXiv : 0708.1496 . doi :10.1007/11839132_18.
  14. ^ Mihai Oltean, Oana Muntean (2009). "การแก้ปัญหาผลรวมย่อยด้วยอุปกรณ์ที่ใช้แสง" Natural Computing . 8 (2): 321–331. arXiv : 0708.1964 . doi :10.1007/s11047-007-9059-3. S2CID  869226
  15. ↑ เซิน, อี้เชิน; แฮร์ริส, นิโคลัส ซี.; สเคอร์โล, สกอตต์; ประภู, มิฮิกา; แบห์ร-โจนส์, ทอม; โฮชเบิร์ก, ไมเคิล; ซันซิน; จ้าว, ซือเจี๋ย; ลาโรเชล, ฮิวโก้; อิงลันด์, เดิร์ค; Soljačić, Marin (กรกฎาคม 2017) "การเรียนรู้เชิงลึกด้วยวงจรนาโนโฟโตนิกที่สอดคล้องกัน" โฟโตนิก ส์ธรรมชาติ11 (7): 441–446. arXiv : 1610.02365 . Bibcode :2017NaPho..11..441S. ดอย :10.1038/nphoton.2017.93. ISSN  1749-4893 S2CID  13188174.
  16. ↑ ริโอส, คาร์ลอส; ยังบลัด, นาธาน; เฉิง เซิงกวง; เลอ กัลโล, มานูเอล; เพอร์นิซ, วุลแฟรม เอชพี; ไรท์, ซี. เดวิด; เซบาสเตียน, อาบู; Bhaskaran, Harish (กุมภาพันธ์ 2019) "การประมวลผลในหน่วยความจำบนแพลตฟอร์มโฟโตนิก" ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ . 5 (2): eaau5759. arXiv : 1801.06228 . Bibcode :2019SciA....5.5759R. ดอย :10.1126/sciadv.aau5759. ISSN  2375-2548. PMC 6377270 . PMID  30793028. 
  17. ^ Prucnal, Paul R.; Shastri, Bhavin J. (8 พ.ค. 2560). Neuromorphic Photonics. CRC Press. ISBN 978-1-4987-2524-8-
  18. ↑ ชาสตรี, ภาวิน เจ.; เทต, อเล็กซานเดอร์ เอ็น.; เฟอร์ไรรา เดอ ลิมา ต.; เพอร์นิซ, วุลแฟรม เอชพี; ภาสคารัน, ฮาริช; ไรท์ ซีดี; พรูนัล, Paul R. (กุมภาพันธ์ 2021). "โฟโตนิกส์สำหรับปัญญาประดิษฐ์และการคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิก" โฟโตนิก ส์ธรรมชาติ15 (2): 102–114. arXiv : 2011.00111 . Bibcode :2021NaPho..15..102S. ดอย :10.1038/s41566-020-00754-y. ISSN  1749-4893 S2CID  256703035.
  19. ^ Feldmann, J.; Youngblood, N.; Karpov, M.; Gehring, H.; Li, X.; Stappers, M.; Le Gallo, M.; Fu, X.; Lukashchuk, A.; Raja, AS; Liu, J.; Wright, CD; Sebastian, A.; Kippenberg, TJ; Pernice, WHP (มกราคม 2021). "การประมวลผลแบบคอนโวลูชั่นแบบขนานโดยใช้คอร์เทนเซอร์โฟโตนิกแบบบูรณาการ" Nature . 589 (7840): 52–58. arXiv : 2002.00281 . Bibcode :2021Natur.589...52F. doi :10.1038/s41586-020-03070-1. hdl :10871/124352. ISSN  1476-4687 PMID  33408373. S2CID  256823189.
  20. ^ Sama Goliaei, Saeed Jalili (2009). โซลูชันตามความยาวคลื่นแสงสำหรับปัญหา 3-SAT . การประชุมเชิงปฏิบัติการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ออปติคัล. หน้า 77–85. Bibcode :2009LNCS.5882...77G. doi :10.1007/978-3-642-10442-8_10.
  21. ^ Bartlett, Ben; Dutt, Avik; Fan, Shanhui (2021-12-20). "การคำนวณควอนตัมโฟตอนิกแบบกำหนดในมิติเวลาสังเคราะห์" Optica . 8 (12): 1515–1523. arXiv : 2101.07786 . Bibcode :2021Optic...8.1515B. doi :10.1364/OPTICA.424258. ISSN  2334-2536. S2CID  231639424
  22. ^ เฮด, ทอม (2009). การคำนวณแบบคู่ขนานโดยการถ่ายเอกสารด้วยความโปร่งใส . ไบโอโปรเซสอัลกอริธึม Springer. หน้า 631–637. doi :10.1007/978-3-540-88869-7_31.
  23. ^ การคำนวณโดยการถ่ายเอกสารบนแผ่นใส 21 เมษายน 2558 สืบค้นเมื่อ2022-08-14
  24. ^ NT Shaked, S Messika, S Dolev, J Rosen (2007). "Optical solution for bounded NP-complete problems". Applied Optics . 46 (5): 711–724. Bibcode :2007ApOpt..46..711S. doi :10.1364/AO.46.000711. PMID  17279159. S2CID  17440025.{{cite journal}}: CS1 maint: หลายชื่อ: รายชื่อผู้เขียน ( ลิงค์ )
  25. ^ AJ Macfaden, GSD Gordon, TD Wilkinson (2017). "โคโปรเซสเซอร์แปลงฟูเรียร์แบบออปติคัลพร้อมการกำหนดเฟสโดยตรง". Scientific Reports . 7 (1): 13667. Bibcode :2017NatSR...713667M. doi :10.1038/s41598-017-13733-1. PMC 5651838. PMID  29057903 . {{cite journal}}: CS1 maint: หลายชื่อ: รายชื่อผู้เขียน ( ลิงค์ )
  26. ^ abc Courtland, Rachel (2 มกราคม 2017). "ชิปใหม่ของ HPE ถือเป็นก้าวสำคัญในการประมวลผลแบบออปติคัล" IEEE Spectrum
  27. ^ โดย Cartlidge, Edwin (31 ตุลาคม 2016). "นำคอมพิวเตอร์เครื่อง Ising รุ่นใหม่มาทดลองใช้". Physics World .
  28. ^ Cho , Adrian (2016-10-20). "คอมพิวเตอร์ประหลาดช่วยทำงานที่ยุ่งยากได้" วิทยาศาสตร์
  29. ^ Leprince-Ringuet, Daphne (8 ม.ค. 2021). "IBM กำลังใช้แสงแทนไฟฟ้าเพื่อสร้างการประมวลผลที่รวดเร็วเป็นพิเศษ" ZDNET สืบค้นเมื่อ2 ก.ค. 2023 .
  30. ^ Wickens, Katie (30 มิถุนายน 2023). "คอมพิวเตอร์ที่ใช้แสงของ Microsoft ถือเป็นการ "เปิดเผยกฎของมัวร์"". PC Gamer . สืบค้นเมื่อ2 กรกฎาคม 2023 .
  31. ^ Redrouthu, Sathvik (13 สิงหาคม 2022). "พีชคณิตเทนเซอร์บนไมโครชิปออปโตอิเล็กทรอนิกส์". arXiv : 2208.06749 [cs.PL].
  32. ^ de Wolff, Daniel (2021-06-02). "เร่งความเร็ว AI ด้วยความเร็วแสง". MIT News . สืบค้นเมื่อ2023-07-02 .
  33. ^ เมตซ์, เรเชล (19 ธันวาคม 2023). "Photonic Computing Startup Lightmatter Hits $1.2 Billion Valuation". Bloomberg.com . สืบค้นเมื่อ19 ธันวาคม 2023 .
  34. ^ "Optalysys เปิดตัว FT:X 2000 - ระบบประมวลผลออปติคัลเชิงพาณิชย์รุ่นแรกของโลก". insideHPC.com . 2019-03-07 . สืบค้นเมื่อ2023-07-02 .
  35. ^ Gülen, Kerem (15 ธันวาคม 2022). "Optical Computing คืออะไร: ทำงานอย่างไร บริษัทต่างๆ และอื่นๆ" Dataconomy.com สืบค้นเมื่อ2 กรกฎาคม 2023 .

อ่านเพิ่มเติม

  • Feitelson, Dror G. (1988). การคำนวณด้วยแสง: การสำรวจสำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เคมบริดจ์ แมสซาชูเซตส์: สำนักพิมพ์ MIT ISBN 978-0-262-06112-4-
  • McAulay, Alastair D. (1991). สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ออปติก: การประยุกต์ใช้แนวคิดออปติกกับคอมพิวเตอร์รุ่นถัดไปนิวยอร์ก: John Wiley & Sons ISBN 978-0-471-63242-9-
  • Ibrahim TA; Amarnath K; Kuo LC; Grover R; Van V; Ho PT (2004). "ประตู NOR ลอจิกโฟโตนิกบนเรโซเนเตอร์ไมโครริงแบบสมมาตรสองตัว" Opt Lett . 29 (23): 2779–81. Bibcode :2004OptL...29.2779I. doi :10.1364/OL.29.002779. PMID  15605503
  • Biancardo M; Bignozzi C; Doyle H; Redmond G (2005). "เกตลอจิกโฟโตนิกโมเลกุลที่เปลี่ยนศักย์และไอออน" Chem. Commun. (31): 3918–20. doi :10.1039/B507021J. PMID  16075071
  • Jahns, J.; Lee, SH, บรรณาธิการ (1993). ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ออปติคัล: คอมพิวเตอร์ออปติคัล Elsevier Science ISBN 978-1-4832-1844-1-
  • Barros S; Guan S; Alukaidey T (1997). "สถาปัตยกรรม MPP ที่กำหนดค่าใหม่ได้โดยใช้การเชื่อมต่อแบบออปติกแบบพื้นที่ว่างและการกำหนดค่าเครือข่าย Petri" Journal of System Architecture . 43 (6–7): 391–402. doi :10.1016/S1383-7621(96)00053-7.
  • D. Goswami , "Optical Computing", Resonance, มิถุนายน 2546; ibid กรกฎาคม 2546. Web Archive of www.iisc.ernet.in/academy/resonance/July2003/July2003p8-21.html
  • Main T; Feuerstein RJ; Jordan HF; Heuring VP; Feehrer J; Love CE (1994) "การนำคอมพิวเตอร์ออปติกดิจิทัลแบบโปรแกรมที่เก็บไว้สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปมาใช้" Applied Optics . 33 (8): 1619–28 Bibcode :1994ApOpt..33.1619M doi :10.1364/AO.33.001619 PMID  20862187 S2CID  25927679
  • Guan, TS; Barros, SPV (เมษายน 1994) "สถาปัตยกรรมหลายพฤติกรรมที่กำหนดค่าใหม่ได้โดยใช้การสื่อสารด้วยแสงแบบพื้นที่ว่าง" เอกสารการประชุมเชิงปฏิบัติการ IEEE นานาชาติเกี่ยวกับการประมวลผลแบบขนานจำนวนมากโดยใช้การเชื่อมต่อด้วยแสง IEEE หน้า 293–305 doi :10.1109/MPPOI.1994.336615 ISBN 978-0-8186-5832-7. รหัส S2CID  61886442
  • Guan, TS; Barros, SPV (สิงหาคม 1994) "การสื่อสารของโปรเซสเซอร์ขนานผ่านออปติกอวกาศอิสระ" TENCON '94 การประชุมนานาชาติประจำปีครั้งที่ 9 ของ IEEE Region 10 หัวข้อ: Frontiers of Computer Technologyเล่มที่ 2 IEEE หน้า 677–681 doi :10.1109/TENCON.1994.369219 ISBN 978-0-7803-1862-5. รหัส S2CID  61493433
  • Guha A.; Ramnarayan R.; Derstine M. (1987). "ประเด็นทางสถาปัตยกรรมในการออกแบบโปรเซสเซอร์เชิงสัญลักษณ์ในออปติกส์" เอกสารการประชุมวิชาการนานาชาติประจำปีครั้งที่ 14 เรื่องสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ (ISCA '87) ACM. หน้า 145–151 doi :10.1145/30350.30367 ISBN 978-0-8186-0776-9. รหัส S2CID  14228669
  • K.-H. Brenner, Alan Huang: "ตรรกะและสถาปัตยกรรมสำหรับคอมพิวเตอร์ออปติคัลดิจิทัล (A)" J. Opt. Soc. Am., A 3, 62, (1986)
  • Brenner, K.-H. (1988). "โปรเซสเซอร์ออปติคัลแบบตั้งโปรแกรมได้โดยใช้การแทนที่เชิงสัญลักษณ์" Appl. Opt . 27 (9): 1687–91. Bibcode :1988ApOpt..27.1687B. doi :10.1364/AO.27.001687. PMID  20531637. S2CID  43648075.
  • สตรอยเบิล เอ็น.; เบรนเนอร์ เค.-เอช.; ฮวงเอ.; จาห์นส์ เจ.; จิวเวลล์ เจแอล; โลห์มันน์ เอดับเบิลยู; มิลเลอร์ตบเบาๆ; เมอร์ด็อกก้า เอ็มเจ; รางวัลฉัน; ไซเซอร์ II ต. (1989) "ดิจิตอลออปติกส์". โปรค อีอีอี . 77 (12): 1954–69. ดอย :10.1109/5.48834. S2CID  59276160.
  • นักวิทยาศาสตร์ของ NASA กำลังพัฒนาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ออปติก 2000
  • โซลูชันออปติกสำหรับปัญหา NP-complete
  • Dolev, S.; Haist, T.; Oltean, M. (2008). Optical SuperComputing: การประชุมเชิงปฏิบัติการนานาชาติครั้งแรก, OSC 2008, เวียนนา, ออสเตรีย, 26 สิงหาคม 2008, เอกสารการประชุม Springer. ISBN 978-3-540-85672-6-
  • Dolev, S.; Oltean, M. (2009). Optical Supercomputing: การประชุมเชิงปฏิบัติการนานาชาติครั้งที่สอง, OSC 2009, Bertinoro, อิตาลี, 18–20 พฤศจิกายน 2009, เอกสารการประชุม Springer. ISBN 978-3-642-10441-1-
  • Dolev, S.; Oltean, M. (2011). Optical Supercomputing: Third International Workshop, OSC 2010, Bertinoro, อิตาลี, 17–19 พฤศจิกายน 2010, Revised Selected Papers. Springer. ISBN 978-3-642-22493-5-
  • Dolev, S.; Oltean, M. (2013). Optical Supercomputing: 4th International Workshop, OSC 2012, in Memory of H. John Caulfield, Bertinoro, Italy, 19–21 กรกฎาคม 2012. Revised Selected Papers. Springer. ISBN 978-3-642-38250-5-
  • การคำนวณด้วยความเร็วแสงเข้าใกล้มากขึ้นอีกขั้นNew Scientist
  • Caulfield H.; Dolev S. (2010). "เหตุใดซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในอนาคตจึงต้องใช้ระบบออปติก" Nature Photonics . 4 (5): 261–263. doi :10.1038/nphoton.2010.94
  • Cohen E.; Dolev S.; Rosenblit M. (2016). "การออกแบบออปติคัลทั้งหมดสำหรับเกตและวงจรแบบกลับด้านที่อนุรักษ์พลังงานโดยเนื้อแท้" Nature Communications . 7 : 11424. Bibcode :2016NatCo...711424C. doi :10.1038/ncomms11424. PMC  4853429 . PMID  27113510
  • Karasik, Yevgeny B. (2019). เรขาคณิตเชิงคำนวณแบบออปติคัลISBN 979-8511243344-

สื่อที่เกี่ยวข้องกับ การคำนวณด้วยแสง ที่ Wikimedia Commons

  • กลเม็ดเลเซอร์นี้คือการก้าวกระโดดแบบควอนตัม
  • Photonics Startup Pegs วันที่ผลิต Q2'06 เก็บถาวร 16 พฤษภาคม 2550 ที่archive.today
  • ไฟหยุดรถแบบก้าวกระโดดควอนตัม
  • อินเตอร์คอนเนคต์ออปติคัลแบนด์วิดธ์สูง
ดึงข้อมูลจาก "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=การประมวลผลด้วยแสง&oldid=1247066195"