Photonic Computing Architectures for Accelerated Artificial Intelligence : A Post-Silicon Paradigm for Energy-Efficient Neural Network Processing

Langue : anglais

Edité par Independently Published Mai 2026, 2026

9798197430755

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Neuware - The exponential growth of artificial intelligence workloads has created an unsustainable trajectory in computational energy consumption, while the deceleration of Moore's Law and breakdown of Dennard scaling constrain electronic hardware from meeting this demand. This dissertation investigates photonic computing as a post-silicon paradigm for energy-efficient neural network processing, evaluating three architectures-Mach-Zehnder interferometer (MZI) mesh processors, micro-ring resonator (MRR) weight banks, and phase-change material (PCM) tensor cores-through a three-phase mixed-methods design. Phase 1 benchmarked four photonic against four electronic AI accelerators, revealing a median energy efficiency advantage of 2.36× (5.19 vs. 2.20 TOPS/W) with a large effect size (Cohen's d = 0.76) and directional support from 89.8% of 10,000 bootstrap resamples. Statistical significance was not achieved (p = .354) owing to 14.9% power in the near-census sample (n = 4 per group), consistent with a Type II error. Phase 2 modeled architectural barriers: silicon MRRs exhibited thermal drift of 100 pm/°C, MZI processors lost >60% accuracy at ±3°C deviation, 64×64 meshes required phase error tolerances of s. …

N° de réf. du vendeur 9798197430755

Titre
Photonic Computing Architectures for Accelerated Artificial Intelligence : A Post-Silicon Paradigm for Energy-Efficient Neural Network Processing
Auteur
Laszlo Pokorny
Éditeur
Independently Published Mai 2026
Année de publication
2026
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 13 chiffres
9798197430755
Poids de l'article
652 grammes
Dimensions
279x216x15 mm

AHA-BUCH GmbH

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