数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路制造方法及图纸

本申请提供一种数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路。数据处理方法可以应用于光子神经网络芯片，该方法包括：获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；根据数据处理模型的精度要求，判断最高位计算结果是否满足精度要求；若最高位计算结果不满足精度要求，进行最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足精度要求或完成所有计算结果的累加。本申请实施例提供的技术方案可以进一步提高光子神经网络芯片的计算效率。

Data processing method and device, photon neural network chip, data processing circuit

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路
本申请涉及光子神经网络芯片
，特别涉及一种数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路。
技术介绍
近年来摩尔定律的失效也预示着人类对于电子计算芯片的能力开发陷入了瓶颈期，无论是传统的中央处理器(以下简称为CPU)还是后续广为开发的图形处理器(以下简称为GPU)都将受到摩尔定律失效影响，电子芯片发展放缓将无法为更大规模更强大的深度学习提供有效的算力支撑。于是在此背景下，基于光子超高速信号处理的光子神经网络芯片被学者所提出。利用光子学超高带宽优势，能够对现有的信号处理速度进行数个数量级的提升。在2017年，麻省理工学院的研究人员提出了一种典型的光子神经网络芯片，此芯片利用光学矩阵(一种利用光路实现的矩阵变换方法，可利用该方法将任意矩阵乘法在光路中实现)变换实现了全光任意矩阵相乘计算，为全连接神经网络的计算加速提供了一种光子学的解决思路。但是，由于光学相位分辨率不够高、探测器噪声等原因，光子神经网络芯片的计算正确率不够高，误差较大，没有充分发挥光子神经网络芯片高效计算的优势。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种数据处理方法，用以提高光子神经网络芯片的计算效率。本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法应用于光子神经网络芯片，所述方法包括：获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；根据数据处理模型的精度要求，判断所述最高位计算结果是否满足所述精度要求；若所述最高位计算结果不满足所述精度要求，进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求或完成所有计算结果的累加。在一实施例中，所述获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果之前，所述方法还包括：根据所述乘数的最高位的位权幂数，将所述被乘数左移与所述位权幂数相同的位数，得到所述最高位计算结果。在一实施例中，所述进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求完成所有计算结果的累加，包括：进行最高位计算结果与第二高位计算结果的累加，得到第一累加结果；如果所述第一累加结果不满足精度要求，在所述第一累加结果的基础上，进行第三高位计算结果的累加，得到第二累加结果；如果所述第二累加结果不满足精度要求，继续进行下一高位计算结果的累加，直到最终累加结果满足所述精度要求完成所有计算结果的累加。在一实施例中，所述进行最高位计算结果与第二高位计算结果的累加之前，所述方法还包括：判断所述乘数除最高位外第二高位的位数数据是否为0；若为1，根据所述乘数的第二高位的位权幂数，将所述被乘数左移与所述第二高位的位数幂数相同的位数，得到所述第二高位计算结果。在一实施例中，所述方法还包括：若所述乘数除最高位外第二高位的位数数据为0，得到所述第二高位计算结果为0。在一实施例中，所述进行第三高位计算结果的累加之前，所述方法还包括：判断所述乘数除最高位外第三高位的位数数据是否为0；若为1，根据所述乘数的第三高位的位权幂数，将所述被乘数左移与所述第三高位的位数幂数相同的位数，得到所述第三高位计算结果。在一实施例中，所述方法还包括：若所述乘数除最高位外第三高位的位数数据为0，得到所述第三高位计算结果为0。本申请实施例还提供了一种数据处理装置，所述装置应用于光子神经网络芯片，所述装置包括：高位结果获取模块，用于获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；精度判断模块，用于根据数据处理模型的精度要求，判断所述最高位计算结果是否满足所述精度要求；结果累加模块，用于在所述最高位计算结果不满足所述精度要求时，进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求或完成所有计算结果的累加。本申请实施例还提供了一种光子神经网络芯片，所述光子神经网络芯片包括：数模转换器，用于接收待计算数据信息，并将所述待计算数据信息转换为模拟信号；处理模块，连接所述数模转换器，用于接收所述模拟信号，并采用上述数据处理方法，对所述模拟信号进行数据处理；模数转换器，连接所述处理模块，用于将所述处理模块的数据处理结果转换成数字量进行输出。本申请实施例还提供了一种数据处理电路，包括：处理器；以及，上述光子神经网络芯片，所述光子神经网络芯片的数模转换器和模数转换器连接所述处理器；所述处理器用于将所述待计算数据信息通过所述数模转换器传输至所述光子神经网络芯片，并通过所述模数转换器接收所述光子神经网络芯片输出的数据处理结果。本申请实施例通过判断最高位计算结果是否满足精度要求，假设数据处理模型的精度要求是精确到最高位，也就是最高位计算结果可以满足精度要求，则可以不进行后续其他位数据的计算，从而进一步提高光子神经网络芯片的计算效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本申请一实施例示出的数据处理电路示意图；图2为本申请一实施例示出的一种数据处理方法的流程示意图；图3是图2对应实施例中步骤230的细节流程图；图4为本申请实施例提供的数据处理装置的框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。图1为本申请实施例提供的数据处理电路的示意图。如图1所示，该数据处理电路包括处理器100和光子神经网络芯片200。光子神经网络芯片200包括数模转换器210、处理模块220和模数转换器230。处理器100通过光子神经网络芯片200的数模转换器210连接光子神经网络芯片200的处理模块220。处理器100可以将待计算数据信息发送到数模转换器210，通过数模转换器210将待计算数据信息（数字量）转换为模拟信号。模拟信号可以是指定波长的激光，不同波长的激光代表不同的数据。处理模块220可以认为是很多组MZ干涉器形成的集成电路，一个MZ干涉器包括两个定向耦合器以及一个相移器。处理模块220可以对激光进行光学变换，由探测器探测输出结果处理模块220的数据处理结果（模拟量）传输至模数转换器230，通过模数转换器230将数据处理结果转换成数字量后传回处理器100。处理器100可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammableGat本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于光子神经网络芯片，所述方法包括：/n获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；/n根据数据处理模型的精度要求，判断所述最高位计算结果是否满足所述精度要求；/n若所述最高位计算结果不满足所述精度要求，进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求或完成所有计算结果的累加。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于光子神经网络芯片，所述方法包括：
获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；
根据数据处理模型的精度要求，判断所述最高位计算结果是否满足所述精度要求；
若所述最高位计算结果不满足所述精度要求，进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求或完成所有计算结果的累加。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果之前，所述方法还包括：
根据所述乘数的最高位的位权幂数，将所述被乘数左移与所述位权幂数相同的位数，得到所述最高位计算结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行所述最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足所述精度要求完成所有计算结果的累加，包括：
进行最高位计算结果与第二高位计算结果的累加，得到第一累加结果；
如果所述第一累加结果不满足精度要求，在所述第一累加结果的基础上，进行第三高位计算结果的累加，得到第二累加结果；
如果所述第二累加结果不满足精度要求，继续进行下一高位计算结果的累加，直到最终累加结果满足所述精度要求完成所有计算结果的累加。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述进行最高位计算结果与第二高位计算结果的累加之前，所述方法还包括：
判断所述乘数除最高位外第二高位的位数数据是否为0；
若为1，根据所述乘数的第二高位的位权幂数，将所述被乘数左移与所述第二高位的位数幂数相同的位数，得到所述第二高位计算结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述乘数除最高位外第二高位的位数数据为0，得到所述第二高位计算结果为0。


6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智，白冰，赵斌，吴建兵，
申请(专利权)人：光子算数北京科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11