日前，來自美國加州大學圣巴巴拉分校的科研團隊成功開發(fā)出了一種集成非互易磁光技術的新型光子內存計算器件。該器件通過利用非互易的相移現(xiàn)象，實現(xiàn)了高速、高能效和超高耐久性的光子計算。這項研究成果以“Integrated non-reciprocal magneto-optics with ultra-high endurance for photonic in-memory computin”為題，發(fā)表在《自然·光子學》（Nature Photonics）上。

光子計算以其高速度和低能耗的優(yōu)勢成為人工智能和機器學習領域未來發(fā)展的重要方向之一。然而，目前的光子處理架構面臨著存儲陣列更新速度慢、能耗高以及耐久性不足等挑戰(zhàn)。該研究團隊提出的非互易磁光技術，通過將摻鈰釔鐵石榴石與硅微環(huán)諧振器集成，成功解決了這些瓶頸。利用這種材料的非互易相移特性，研究人員展示了光子內存單元的快速編程（1納秒）、低能耗（每比特143飛焦耳）以及出色的耐久性（可編程24億次循環(huán)）。

圖. a.計算架構與單元器件示意圖；d.內存單元示意圖。

該技術的核心是通過磁光材料在微環(huán)諧振器中產生的非互易相移效應來編碼光權重。與現(xiàn)有的基于熱光或等離子體色散效應的光子權重不同，非互易磁光權重不僅提高了編程速度，還顯著提升了器件的抗疲勞性與多層次存儲能力。研究團隊還指出，采用這一新架構的光子計算平臺有望為人工智能的矩陣-向量乘法（MVM）提供更高的計算效

此次研究展示的光子內存單元，在高速響應和低能耗的特點下，能夠以極高的編程速度更新權重，并且大大減輕了系統(tǒng)整體的能耗負擔。尤其是在深度學習等需要大規(guī)模計算的應用中，該技術可通過非揮發(fā)性、多比特存儲的方式，大幅降低傳統(tǒng)電學架構的計算瓶頸，進一步推動未來計算架構向更高效、綠色的方向發(fā)展。

結合該技術未來的發(fā)展前景，研究人員認為，通過進一步優(yōu)化材料的集成方式，例如利用自旋軌道轉矩或自旋轉矩轉移效應，有望實現(xiàn)更高的切換效率。此外，隨著摻鈰釔鐵石榴石與硅光子器件的單片集成技術的進展，未來該技術在光子計算、磁性存儲等領域的應用潛力巨大。

相關鏈接：https://doi.org/10.1038/s41566-024-01549-1