Photonic Memoryは、光の状態変化を利用してデータを記憶する次世代不揮発性メモリです。光速でのアクセスと超低消費電力を実現し、フォン・ノイマンボトルネックを根本的に解決します。
Photonic Memoryは、光の状態変化を利用してデータを記憶する次世代不揮発性メモリです。光速でのアクセスと超低消費電力を実現し、フォン・ノイマンボトルネックを根本的に解決します。
class PhotonicMemoryCell:
def __init__(self):
self.material = "GST" # Ge2Sb2Te5
self.states = {
'crystalline': 0, # 高屈折率
'amorphous': 1 # 低屈折率
}
def write(self, bit):
if bit == 1:
# 短パルス高強度光で非晶質化
self.apply_pulse(power=100mW, duration=1ns)
else:
# 長パルス低強度光で結晶化
self.apply_pulse(power=10mW, duration=100ns)
レイヤー構成:
光導波路層:
- シリコンフォトニクス
- 損失: 0.1dB/cm
メモリセル層:
- 相変化材料アレイ
- ピッチ: 100nm
制御回路層:
- CMOS制御
- DAC/ADC統合
| 技術 | 速度 | 帯域幅 | 消費電力 | 耐久性 | |------|------|--------|----------|--------| | DRAM | 10ns | 100GB/s | 1pJ/bit | 10^15 | | NAND | 100μs | 5GB/s | 10pJ/bit | 10^5 | | Photonic | 1ps | 10TB/s | 1fJ/bit | 10^15 |
class PhotonicNeuralProcessor {
void matrix_multiply_optical() {
// 光干渉による行列演算
// O(1)時間で完了
for(auto& layer : network) {
// 重みを屈折率で表現
set_refractive_indices(layer.weights);
// 光信号伝播
output = propagate_light(input);
}
}
};
量子-古典ブリッジ：
def wavelength_multiplex_access():
wavelengths = [1550 + i*0.8 for i in range(64)]
# 並列64ビットアクセス
for λ in wavelengths:
data[λ] = read_at_wavelength(λ)
return combine_wavelengths(data)
Photonic Memoryは、コンピューティングの速度限界を打破する革命的技術です。光の物理的優位性を活かし、次世代のAI、量子コンピューティング、高速データ処理の基盤となります。