옵티컬 컴퓨팅

광컴퓨팅 또는 포토닉컴퓨팅은 데이터 처리, 데이터 스토리지 또는 컴퓨팅용 데이터 통신을 위해 레이저 또는 일관성이 없는 소스에 의해 생성된 광파를 사용합니다.수십 년 동안 광자는 기존의 컴퓨터에 사용되는 전자보다 더 높은 대역폭을 가능하게 할 가능성을 보여 왔습니다(광섬유 참조).

대부분의 연구 프로젝트는 현재의 컴퓨터 컴포넌트를 광학적 등가물로 대체함으로써 바이너리 데이터를 처리하는 광학 디지털 컴퓨터 시스템을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.이 접근방식은 광컴포넌트를 기존의 컴퓨터에 통합하여 광전자 하이브리드를 생산할 수 있기 때문에 상용 광컴퓨팅에 대한 최고의 단기 전망을 제공하는 것으로 보입니다.그러나 광전자 장치는 에너지의 30%를 소비하여 전자 에너지를 광자로 변환하고 이를 역방향으로 전환합니다. 이러한 변환으로 인해 메시지 전송 속도도 느려집니다.all-optical computer는 광-전기-광학(OEO) 변환의 필요성을 없애 전력 ^[1]소비를 줄입니다.

Synthetic-Aperture Radar(SAR) 및 광상관기 등의 애플리케이션 고유의 디바이스는 광컴퓨팅의 원리를 사용하도록 설계되어 있습니다.예를 들어 상관기를 사용하여 객체를 ^[2]검출 및 추적하거나 시리얼 시간 영역 광학 ^[3]데이터를 분류할 수 있습니다.

바이너리 디지털 컴퓨터용 광학 컴포넌트

현대 전자 컴퓨터의 기본 구성 요소는 트랜지스터입니다.전자 부품을 광학 부품으로 교체하려면 동등한 광학 트랜지스터가 필요합니다.이는 비선형 굴절률의 재료를 사용하여 달성됩니다.특히 바이폴라 트랜지스터의 전류응답과 마찬가지로 입사광의 강도가 재료를 투과하는 빛의 강도에 영향을 미치는 물질이^[4] 존재한다.이러한 광 트랜지스터는^[5][6] 광논리 ^[6]게이트를 생성하기 위해 사용할 수 있으며, 광논리 게이트는 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)의 상위 레벨의 컴포넌트로 조립됩니다.이들은 다른 광선을 제어하기 위해 광선을 조작하는 데 사용되는 비선형 광학 결정입니다.

다른 컴퓨팅 시스템과 마찬가지로 옵티컬 컴퓨팅 시스템이 제대로 작동하려면 다음 세 가지가 필요합니다.

1. 광프로세서
2. 광데이터 전송(예: 광섬유 케이블)
3. 광학 ^[7]스토리지,

전기 부품을 대체하려면 광자에서 전자로 데이터 형식을 변환해야 하므로 시스템이 느려집니다.

논란

광컴퓨터의 미래 능력에 대해서는 연구자들 사이에 몇 가지 의견 차이가 있다. 속도, 전력 소비량, 비용 및 크기 면에서 반도체 기반 전자컴퓨터와 경쟁할 수 있을지는 미해결의 문제이다.비평가들은 실제 논리 시스템이 "논리 수준의 복원, 캐스케이드 가능성, 팬 아웃 및 입출력 격리"를 필요로 한다고 지적합니다^[8]. 이들 모두는 현재 저비용, 저전력, 고속으로 전자 트랜지스터에 의해 제공됩니다.광학 로직이 몇 가지 틈새 애플리케이션을 넘어 경쟁력을 갖추기 위해서는 비선형 광학 디바이스 테크놀로지의 큰 비약적 발전 또는 컴퓨팅 자체의 ^[9]변화가 필요합니다.

오해, 과제 및 전망

광컴퓨팅의 중요한 과제는 연산이 여러 신호가 상호 작용해야 하는 비선형 프로세스라는 것입니다.전자파인 빛은 물질에 ^[10]전자가 있을 때에만 다른 전자파와 상호작용할 수 있으며, 이러한 상호작용의 강도는 기존의 컴퓨터 전자 신호보다 빛과 같은 전자파의 강도가 훨씬 약하다.이로 인해 광컴퓨터의 ^{[citation needed]}처리소자는 트랜지스터를 사용하는 기존 전자컴퓨터의 처리소자보다 더 많은 파워와 더 큰 치수를 필요로 할 수 있습니다.

또 다른 오해는^{[by whom?]} 빛이 전자의 드리프트 속도보다 훨씬 더 빠르게 이동할 수 있고 THz 단위로 측정된 주파수에서 광학 트랜지스터는 매우 높은 주파수를 가질 수 있어야 한다는 것입니다.단, 모든 전자파는 변환 한계를 준수해야 하므로 광 트랜지스터가 신호에 응답할 수 있는 속도는 여전히 스펙트럼 대역폭에 의해 제한됩니다.광섬유 통신에서는, 분산등의 실제적인 제한에 의해서, 채널이 많은 실리콘 트랜지스터보다 약간 뛰어난 10 GHz의 대역폭으로 제약되는 경우가 있습니다.따라서 전자 트랜지스터보다 극적으로 빠른 작동을 얻으려면 초단파 펄스를 고도로 분산된 도파관에 전달하는 실용적인 방법이 필요합니다.

광논리

광논리는 논리 게이트(NOT, AND, OR, NAND, NOR, XOR, XNOR)에서 광자를 사용하는 것입니다.2개 이상의 신호가 ^[6]조합되었을 때 비선형 광학효과를 이용하여 전환한다.

공진기는 건설적인 간섭으로부터 에너지를 축적할 수 있기 때문에 광논리학에서 특히 유용합니다. 따라서 광학적인 비선형 효과가 향상됩니다.

조사된 다른 접근법에는 광발광 화학물질을 사용하는 분자 수준의 광논리가 있다.시연에서 Witlicki 등은 분자와 ^[11]SERs를 사용하여 논리 연산을 수행했다.

색다른 어프로치

시간이 흐르면서 옵티컬 컴퓨팅이 지연되다

기본적인 생각은 유용한 ^[12]계산을 수행하기 위해 빛(또는 다른 신호)을 지연시키는 것입니다.NP-완전 문제는 기존 컴퓨터에서는 어려운 문제이기 때문에 이러한 문제를 해결하는 것이 관심사가 될 것입니다.

이 접근법에 실제로 사용되는 빛의 기본 특성은 두 가지가 있습니다.

• 빛은 일정 길이의 광섬유를 통과시킴으로써 지연될 수 있습니다.
• 그 빛은 여러 개의 (서브) 광선으로 분할될 수 있다.이 속성은 동시에 여러 솔루션을 평가할 수 있기 때문에 필수적입니다.

시간 지연으로 문제를 해결할 때는 다음 단계를 따라야 합니다.

• 첫 번째 단계는 광케이블과 스플리터로 만든 그래프 형태의 구조를 만드는 것입니다.각 그래프는 시작 노드와 대상 노드를 가진다.
• 빛은 시작 노드를 통과하여 목적지에 도달할 때까지 그래프를 통과합니다.아크를 통과하여 노드 내에서 분할될 때 지연됩니다.
• 아크를 통과할 때 또는 노드를 통과할 때 빛이 표시되므로 대상 노드에서 해당 사실을 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 수신처 노드에서는 특정 순간에 도달하는 신호(신호 강도의 플럭션)를 기다립니다.그 시점에서 신호가 도착하지 않는 경우는, 문제의 해결 방법이 없는 것을 의미합니다.그렇지 않으면 문제가 해결됩니다.변동은 광검출기와 오실로스코프로 판독할 수 있습니다.

이 방법으로 공격된 첫 번째 문제는 해밀턴 경로 ^[12]문제였습니다.

가장 간단한 것은 부분집합 문제입니다.^[13]4개의 번호 {a1, a2, a3, a4}로 인스턴스를 해결하는 광학 장치를 다음에 나타냅니다.

LED는 [시작(Start)]노드에 들어갑니다.그것은 강도가 작은 두 개의 광선으로 나눌 것이다.이 2개의 광선은 a1과 0의 순간에 두 번째 노드에 도달합니다.각각은 2개의 서브레이로 분할되며, 3번째 노드에 순간 0, a1, a2 및 a1 + a2에 도달한다.이들은 집합 {a1, a2}의 모든 하위 집합을 나타냅니다.신호 강도의 변동은 4회 이내일 것으로 예상됩니다.행선지 노드에서는, 최대 16개의 다른 순간(모두 소정의 서브 세트)에서의 변동을 예상합니다.목표 모멘트 B에 변동이 있으면 문제의 해결책이 있다는 의미이고, 그렇지 않으면 요소의 합이 B와 같은 부분 집합이 없다는 의미입니다.실제 구현에서는 제로렝스 케이블을 사용할 수 없기 때문에 모든 케이블은 작은 값(모두 고정)k로 증가합니다.이 경우 솔루션은 B+n*k 시점에서 예상됩니다.

파장 기반 컴퓨팅

파장 기반^[14] 컴퓨팅은 3-SAT 문제를 n개의 변수, m개의 절 및 절당 3개 이하의 변수로 해결할 수 있습니다.광선에 포함된 각 파장은 n개의 변수에 가능한 값 할당으로 간주됩니다.광학 장치에는 프리즘이 포함되어 있으며, 미러는 ^[15]공식을 만족시키는 적절한 파장을 판별하는 데 사용됩니다.

투명재료로 복사하여 계산

이 접근법은 ^[16]계산을 수행하기 위해 Xerox 기계와 투명 시트를 사용합니다. n개의 변수, m개의 절 및 절당 최대 k개의 변수에 대한 k-SAT 문제는 3단계로 해결되었습니다.

• 먼저 n개의 변수의 가능한 모든 2^n 할당은 n개의 제록스 복사를 수행함으로써 생성되었다.
• 진실 테이블의 최대 2000개의 복사본을 사용하여 각 절이 진실 테이블의 모든 행에서 동시에 평가됩니다.
• 솔루션은 모든 m구의 오버랩된 투과체의 단일 복사 조작을 통해 얻을 수 있습니다.

광빔 마스킹

여행 세일즈맨 문제는 Shaked et al(2007)^[17]에 의해 광학적인 접근방식을 사용하여 해결되었다.가능한 모든 TSP 경로가 생성되어 이진 행렬에 저장되었으며, 이 행렬은 도시 간의 거리를 포함하는 또 다른 그레이 스케일 벡터를 곱했다.곱셈은 광학상관기를 사용하여 광학적으로 이루어진다.

광 푸리에 코프로세서

많은 연산, 특히 과학 분야에서는 파동의 전파나 열의 전달을 설명하는 미분 방정식을 푸는 등 2D 이산 푸리에 변환(DFT)을 자주 사용해야 한다.현대의 GPU 기술은 일반적으로 큰 2D DFT의 고속 연산을 가능하게 하지만, 렌즈의 자연 푸리에 변환 특성을 이용하여 광학적으로 연속 푸리에 변환을 수행할 수 있는 기술이 개발되었습니다.입력은 액정 공간 광변조기를 사용하여 인코딩되고 결과는 기존의 CMOS 또는 CCD 이미지 센서를 사용하여 측정됩니다.이러한 광학 아키텍처는 본질적으로 고도로 상호 연결된 광학 전파 특성으로 인해 계산 복잡성의 뛰어난 확장성을 제공할 수 있으며 2D 열 ^[18]방정식을 푸는 데 사용되어 왔습니다.

아이징 머신

이론적인 Ising 모델에서 영감을 받은 설계를 가진 물리적 컴퓨터를 Ising ^[19][20][21]머신이라고 합니다.

스탠포드의 야마모토 요시히사 연구소는 광자를 이용한 Ising 머신의 제조를 개척했다.처음에 야마모토와 그의 동료들은 ^[19][20]광학 테이블에서 흔히 볼 수 있는 레이저, 거울 및 기타 광학 부품을 사용하여 Ising 기계를 만들었다.

그 후 Hewlett Packard Labs의 팀은 포토닉 칩 설계 툴을 개발하여 단일 ^[19]칩 상에 Ising 머신을 구축하기 위해 사용하였으며, 이 툴을 사용하여 1,052개의 광학 컴포넌트를 통합하였습니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 선형 광학 양자 컴퓨팅
• 광인터커넥트
• 광뉴럴 네트워크
• 포토닉 크리스탈 » 응용 프로그램
• 포토닉 집적 회로
• 포토닉 분자
• 포토닉 트랜지스터
• 실리콘 광자학

레퍼런스

추가 정보

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외부 링크

• 이 레이저 기술은 양자 도약입니다.
• Photonics 스타트업 Pegs 2006년 2분기 생산일
• 양자 도약에서 빛을 멈추다
• 고대역폭 광인터커넥트
• https://www.youtube.com/watch?v=4DeXPB3RU8Y (영화:트랜스페어런트 상에서 복사하여 계산)