Задачей создания оптической памяти взамен электронной занимается большое количество учёных и инженеров многих стран ещё с появления первых оптических нелинейных материалов. Первые варианты реализации оптической памяти появились ещё в 80-х годах, а может быть даже раньше. В 2015 году изготовили первую интегральную полностью оптическую память на основе материала с изменением фазового состояния (похожие материалы используется в CD/DVD/Blue-ray дисках). Об этом даже писали на хабре.
Это далеко не первая оптическая нейронная сеть. Первые попытки реализации оптической нейронной сети при использовании пространственных модуляторов были предприняты ещё в начале 90-х.
В статье описывается не DAS (который может локализовать события в любой точке волокна в соответствии со своим разрешением), а просто интерферометр, одним из плеч которого является длинный подводный кабель. Конечно, для реализации такого сильно разбалансированного интерферометра им пришлось воспользоваться высокостабильным лазером с полушириной меньше герца с резонатором Фабри-Перо, сделанного из стекла с ультранизким расширением (ultra-low expansion glass).
В вышенаписанном я немного напортачил — смешал в кучу поляризационные и когерентные шумы, которые тоже не усредняются. Самый большой вклад в оптические шумы вносят поляризационный и когерентный шум вместе. Разделить их влияние довольно сложно в случае с обычным Фабри-Перо лазерным диодом в качестве источника излучения.
То есть вы заказываете в Китае HDI платы с 8+ слоёв? Рассказали бы лучше про такие платы в сравнении с тем что делают в Резоните. Насколько мне известно, Резонит делает максимум 8 слоёв, всё что выше Резонит заказывает в Китае/Тайване, особенно это касается HDI плат. Ни разу не сталкивался с тем, что платы в печке слоились, а полигоны отваливались от перепайки на платах из обычного FR-4 от Резонита. Кстати сейчас High Tg FR-4 может стоить столько же сколько и обычный FR-4 (например, в случае четырехслоек), да и раньше он стоил не сильно дороже. Может отваливаться маска, но это редко и только от совсем зверских издевательств над платой.
Теперь и в резоните можно заказывать белую маску и зелёную шелкографию по такой же цене как и конфигурация наоборот для одно/двухслоек. Для четырёх и больше слоёв все маски кроме жёлтой стали стоять столько же как и зелёная. Всё вышесказанное верно для мелкой серии и срочных заказов.
Одна из проблем конструкции из процессоров и GPU заключается в том, что GPU подолгу простаивает
и идёт ссылка на статью от 9 ноября 2015 года, в тот же день был зарелизен самый первый tensorflow версии 0.5. Первые версии tensorflow работали чуть ли не в 4 раза медленее чем тот же theano, видимо, потому что создатели tensorflow поначалу не особо запаривались над оптимизацией. Конец 2015 года это всё ещё Maxwell… Короче, много времени уже утекло и сейчас это проблема до сих пор присутствует, но её влияние сведено к минимуму, благодаря оптимизации в том числе в CUDA/cuDNN.
… в измеряемом тракте всегда будет присутствовать шум (тепловые шумы в волокне ...
В обычных волоконно-оптических рефлектометрах самый большой вклад в оптические шумы вносит поляризационный шум, который зависит от степени поляризации источника излучения. Обратное рамановское и бриллюэновское рассеяния, которые сильнее зависят от температуры волокна чем рэлеевское рассеяние, вносят ошибку в измерения, но заметно меньшую чем поляризационный шум в случае широкополосного приёмника оптического излучения. Наверное самый дешёвый способ обойти эти поляризационные шумы — это плавное изменение длины волны (а точнее сказать диапазона длин волн) передатчика во время измерения/накопления/усреднения с помощью изменения температуры этого передатчика. Проще, конечно же, поставить деполяризатор как это делают в случае рамановских рефлектометров или даже скремблер в случае бриллюэновских рефлектометров/анализаторов.
Или что-то другое имелось в виду под тепловыми шумами в волокне?
Стробоскопирование можно использовать до аналоговой полосы приёмника и соответствующей приёмнику полосы передатчика. Дальше стробировать не имеет смысла, можно просто интерполировать — получится такой же результат. Ограничение на полосу приёмника вносят фотодиод (у NR8300 — 3ГГц, поэтому для получения разрешения меньше сантиметров обычно используют уже PIN диоды), усилитель/усилители и АЦП (у AD9248 — 500 МГц). Полоса передатчика прежде всего определяется длиной импульса, поэтому если хочется 4см — надо получить импульс хотя бы 400пс (а лучше меньше), физику не обманешь. И если в случае с одиночным импульсом через лазерный диод это ещё реализуемо, то получить последовательность импульсов с произвольной длительностью уже весьма сложно. А эту псевдослучайную последовательность импульсов придётся реализовывать, потому что уровень обратнорассеянного излучения от одиночного импульса в 400пс в SMF-28 на длине волны 1550нм составляет -85дБ от входной мощности.
и идёт ссылка на статью от 9 ноября 2015 года, в тот же день был зарелизен самый первый tensorflow версии 0.5. Первые версии tensorflow работали чуть ли не в 4 раза медленее чем тот же theano, видимо, потому что создатели tensorflow поначалу не особо запаривались над оптимизацией. Конец 2015 года это всё ещё Maxwell… Короче, много времени уже утекло и сейчас это проблема до сих пор присутствует, но её влияние сведено к минимуму, благодаря оптимизации в том числе в CUDA/cuDNN.
Или что-то другое имелось в виду под тепловыми шумами в волокне?