高效率光学神经网络制造技术

本公开涉及高效率光学神经网络。本公开描述了用于具有光学矩阵乘法器和光学非线性函数的层的光学神经网络(ONN)的技术和配置。这些技术提供了可编程的矩阵乘法器，允许了根据需要对矩阵的一部分进行划分使用，实现了计算效率。这些技术允许多遍通过同一光子集成电路(PIC)芯片上的同一光学矩阵管芯，以及连接ONN的多层并且依次通过它们。这些技术还提供了将ONN缩放到不同的大小。可描述和要求保护额外的实施例。的实施例。的实施例。

【技术实现步骤摘要】
高效率光学神经网络


[0001]本公开的实施例概括而言涉及光电子和光学神经网络处理器的领域，更具体而言涉及用于光学神经网络的矩阵乘法器的技术和配置。

技术介绍

[0002]机器学习体系结构通常基于人工神经网络(artificial neural network， ANN)。光学神经网络(optical neural network，ONN)是使用光学组件作为构建块的ANN的物理实现。光学神经网络的基本构建块通常包括相互连接的马赫
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曾德尔干涉仪(Mach
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Zehnder interferometer，MZI)，其对光学信号的阵列执行幺正变换(unitary transformation)。ONN已被提出来用于矩阵乘法中，因为其能够控制利用光学器件的高速、低能量数据路由能力。然而，对可重配置体系结构中的神经元的数目进行扩展对于ONN来说仍然是一个挑战。

技术实现思路

[0003]根据本公开的一方面，提供一种用于光学神经网络ONN的装置，该装置包括ONN的至少一层，所述至少一层包括：在半导体衬底本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于光学神经网络ONN的装置，包括：所述ONN的至少一层，所述至少一层包括：在半导体衬底中提供的光学矩阵乘法器，用以将多个光学信号输入线性地变换为多个光学信号输出，其中所述光学矩阵乘法器包括一个或多个2
×
2幺正光学矩阵，所述2
×
2幺正光学矩阵在光学上互连以实现矩阵的奇异值分解SVD；以及与所述半导体衬底中的所述光学矩阵乘法器耦合的非线性光学器件，用以提供光学输出，该光学输出是响应于所述光学矩阵乘法器的所述光学信号输出达到饱和而以非线性方式生成的，其中所述至少一层是可编程的，从而使得所述层的一部分将至少部分地基于与由所述ONN进行的计算相对应的每功率消耗单位每时间单位的运算的目标值而被用于所述计算中。2.如权利要求1所述的装置，还包括：在所述半导体衬底中提供的光源的阵列，用以生成光信号的阵列；以及与所述半导体衬底中的所述光源的阵列耦合的多个光学调制器，用以将数据调制到所述光信号上以生成所述光学信号输入的阵列，以提供给所述光学矩阵乘法器。3.如权利要求1所述的装置，其中所述一个或多个2
×
2幺正光学矩阵包括2
×
2光学耦合器，其中所述2
×
2光学耦合器包括以下之一：具有一个或多个移相器的2
×
2幺正定向光学耦合器、具有一个或多个移相器的2
×
2幺正绝热定向光学耦合器、或者具有一个或多个移相器的多模干涉MMI光学耦合器。4.如权利要求2所述的装置，其中所述半导体衬底是单个半导体衬底，并且所述光源的阵列、所述多个光学调制器、以及所述光学矩阵乘法器被异构地集成在所述单个半导体衬底中。5.如权利要求1所述的装置，其中包括在光学上互连以实现矩阵的奇异值分解SVD的一个或多个2
×
2幺正光学矩阵的所述光学矩阵乘法器包括：幺正矩阵U、对角矩阵∑、以及幺正矩阵V。6.如权利要求1
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5中任一项所述的装置，其中所述至少一层包括多层，这多层被提供在单个光子集成电路PIC上，其中所述装置允许多遍通过所述多层，以执行所述计算。7.如权利要求6所述的装置，其中所述装置响应于所述多遍通过所述光学矩阵乘法器的完成，而在所述装置的输入处提供第一多个电数据信号到所述多个光学信号输入的电光EO转换，并且在所述装置的输出处提供所述光学输出到第二多个电数据信号的光电OE转换。8.如权利要求1
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5中任一项所述的装置，其中所述至少一层包括多层，这多层被提供在相应的多个单光子集成电路PIC上，其中相邻层在光学上连接，以允许经由所述多层提供所述计算。9.如权利要求1
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5中任一项所述的装置，其中所述非线性光学器件提供以下所列项中的至少一者：所述光学输出的放大、饱和、整流、或者衰减。10.如权利要求1
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5中任一项所述的装置，其中所述装置还可部分基于对所述ONN的功率消耗要求而编程，其中所述层的所述一部分包括所述光学矩阵乘法器的要被用于由所述ONN进行的计算的部分。
11.一种光学神经网络ONN集成电路IC，包括：光源的阵列，用以生成多个光学信号输入；与所述光源耦合的光学矩阵乘法器，用以将所述多个光学信号输入线性地变换为多个光学信号输出，其中所述光学矩阵乘法器包括一个或多个2
×
2幺正光学矩阵，所述2
×
2幺正光学矩阵在光学上互连以实现矩阵的奇异值分解SVD；以及非线性光学器件，该非线性光学器件与所述光学矩阵乘法...

【专利技术属性】
技术研发人员：林雯华，阿米尔，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：