基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统，属于光电集成技术领域，适用于所有包含卷积运算的人工智能神经网络。本发明专利技术通过光子集成技术将完成卷积加速运算的强度调制器、M个延时加权移相单元、M

【技术实现步骤摘要】
基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统


[0001]本专利技术涉及一种面向深度学习的光子神经网络卷积加速芯片，具体为基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统，属于光子集成


技术介绍

[0002]人工智能如今广泛应用于机器视觉、自然语言处理及自动驾驶等领域，其中作为人工智能技术重要模型之一的人工神经网络因具有优秀泛化能力及稳定性而被广泛使用。人工神经网络本质上通过模仿生物神经系统结构，建立类似的神经元网络互联模式。基于电子技术的成熟发展，如今主流神经网络模型训练与测试主要以电子集成芯片为载体，例如，CPU、GPU、FPGA以及专用集成电路等。由于目前电子芯片采用将程序空间与数据空间分离的经典计算机结构，致使存储单元与计算单元之间数据载荷不稳定且功耗较高，限制网络模型训练的效率。虽然可以通过提高电子芯片集成度或通过存内计算来提高运算效率，但受限于电子芯片的微观量子特性及宏观高频响应特性，这些技术方向也面临巨大挑战（参见[陈宏伟, 于振明, 张天, 等. 光子神经网络发展与挑战. 中国激光, 2020, 47(5): 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片，其特征在于，所述芯片由强度调制器、M个延时加权移相单元、M
‑
1个二级延时波导、二级合束器及光电探测器一体化集成；其中：所述强度调制器具有1个电输入端、1个光输入端及1个光输出端，光输入端为整个芯片的光输入端，用于接收外部光信号，光输出端连接第一个延时加权移相单元的光输入端；电输入端用于接收外部待卷积信号，待卷积信号通过所述强度调制器强度调制输入调制器的光信号，得到强度调制光信号；所述延时加权移相单元由N个可调耦合器、N个移相器以及1个一级合束器组成；所述可调耦合器至少包括1个光输入端，2个光输出端，其中，N个可调耦合器的第一个光输出端与输入端依次串联连接，第一个可调耦合器的光输入端为延时加权移相单元的光输入端，第N个可调耦合器的第一个光输出端为延时加权移相单元的第一光输出端，N个可调耦合器的第二个光输出端分别接一个移相器的光输入端，N个移相器的光输出端接一级合束器的N个光输入端，一级合束器的光输出端为延时加权移相单元的第二光输出端；M个延时加权移相单元通过二级延时波导串联连接；所述二级合束器由M个光输入端与1个光输出端组成；M个延时加权移相单元的M个第二光输出端连接二级合束器的光输入端；通过控制所述可调耦合器的耦合系数及移相器的相位实现卷积核矩阵系数加权；所述二级合束器的光输出端与光电探测器的光输入端连接，所述光电探测器具有1个光输入端与1个电输出端，用于对二级合束器的光输出端得到延时加权光信号进行光电转换，得到电输出信号，电输出信号经采集处理重构得到待卷积信号完成二维卷积运算后的特征信号。2.如权利要求1所述的一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片，其特征在于，所述可调耦合器的结构为马赫
‑
曾德尔干涉结构或微环结构。3.如权利要求1所述的一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片，其特征在于，所述延时加权移相单元中相邻可调耦合器由一段长为的延迟波导连接，其中c为光在真空中的速度，n
w
为波导延迟线有效折射率，为待卷积信号单个符号持续时间，S
M
为待卷积信号符号速率。4.如权利要求1所述的一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片，其特征在于，所述连接相邻延时加权移相单元的二级延时波导长为，其中，P为二维待卷积数据矩阵的列数，N为二维卷积核矩阵的列数。5.如权利要求1所述的一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片，其特征在于，所述待卷积信号为二维待卷积数据平坦化处理后得到的一维时间序列，二维待卷积数据为原始二维数据通过矩阵变换得到，具体变换过程为：原始二维数据A
Q
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【专利技术属性】
技术研发人员：郭清水，尹坤，陈宏晨，刘硕，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：