Artificial Intelligence (AI) demands large data flows within datacenters, heavily relying on multicasting data transfers. As AI models scale, the requirement for high-bandwidth and low-latency networking compounds. The common use of electrical packet switching faces limitations due to its optical-electrical-optical conversion bottleneck. Optical switches, while bandwidth-agnostic and low-latency, suffer from having only unicast or non-scalable multicasting capability. This paper introduces an optical switching technique addressing the scalable multicasting challenge. Our approach enables arbitrarily programmable simultaneous unicast and multicast connectivity, eliminating the need for optical splitters that hinder scalability due to optical power loss. We use phase modulation in multiple planes, tailored to implement any multicast connectivity map. Using phase modulation enables wavelength selectivity on top of spatial selectivity, resulting in an optical switch that implements space-wavelength routing. We conducted simulations and experiments to validate our approach. Our results affirm the concept's feasibility and effectiveness, as a multicasting switch.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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