一种适用于光卷积计算的信号编解码方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于光卷积计算的信号编解码方法及系统。该方法包括光卷积计算信号编解码方法；光卷积计算信号编解码系统。其中光卷积计算信号编码方法指：将N bit的信号通过映射方法转化为M bit信号；解码方法指：编码后的M bit信号经过K个波长光卷积运算后所获得的信号，通过反映射方法，能转换为原始N bit信号经过K个波长光卷积运算后的信号。光卷积计算信号编解码系统包括编码模块、光卷积计算模块、信号采样模块、解码模块。本发明专利技术编解码方法能保证在进行海量数据光卷积计算时，避免信号的直流非均衡影响导致的码型变形、解码错误问题，降低了在光卷积计算中信号解调错误的概率。概率。概率。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于光卷积计算的信号编解码方法及系统


[0001]本专利技术属于光电子
，特别涉及一种适用于光卷积计算的信号编解码方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，许多兴起的领域尤其是人工智能领域追求强大的算力，以期利用神经网络来研究图像处理、文本识别、目标分类、自然语言处理等问题。但一个简单的神经网络可能就包含成百上千万个参数，为了达到良好的效果，往往需要对一个网络进行不断的训练，这也就意味着要进行海量的运算。
[0003]尤其对于2023年爆火的ChatGPT来说，其前身GPT3的参数量就高达1750亿，数据量也达到惊人的45TB，对它进行训练需要动用上万张当时最高端的GPU计算卡。但由于目前半导体光刻的制造工艺逼近物理极限，晶体管单元接近分子尺度，电芯片的算力成长受到制约。另一方面，伴随着算力增长的同时，计算功耗也在增长。因此人们亟待寻找一种算力提升巨大且低功耗的计算方法。
[0004]光计算，是目前极具吸引力的计算方法，被认为是解决摩尔定律困境以及冯
·
诺依曼架构问题，即解决当前算力、功耗问题的极具潜力的途径之一。光计算具有天然的并行计算特性，且运算速度极快，功耗较低。目前人们提出了多种光计算方法，如空间光计算、基于马赫
‑
曾德干涉仪阵列的可编程光计算等。光学卷积运算是其中热点。2021年nature刊登了一篇名为“11TOPS photonic convolutional accelerator for optical neural networks(用于光学神经网络的11TOPS光子卷积加速器)”的文章。该文章展示了一种通用光学向量卷积加速器，其计算速度超过10Tops(每秒10万亿次运算)。基于该加速器的光学卷积神经网络能对手写数字图像进行识别，成功率高达88％。
[0005]光卷积运算的巨大优势已被人们发现利用，运用到更广泛的场景中。目前在光卷积运算架构中，光信号最终都要转换为电信号后才能被采样，因此也存在信号变形的问题。排除外界因素外，最重要的干扰源之一就是施加在电光调制器上的电信号的编码形式。长
‘0’
及长
‘1’
信号会导致最终由光电探测器输出的电信号非直流均衡，在后续采样电路中被滤波作用所干扰，采样信号发生变形，导致最终采样的运算结果与理论值天差地别。但目前针对在光上的卷积运算信号编码问题，还少有研究，且并未有广泛应用的编解码方法，以及成熟的光卷积运算编解码系统。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
提出的光卷积运算中信号编解码问题，本专利技术旨在提供一种适用于光卷积计算的信号编解码方法及系统，能完整的实现对光卷积运算中的信号进行编解码、运算、采样操作，从而获得精确的卷积运算结果。本专利技术编解码方法能保证在进行海量数据光卷积计算时，避免信号的直流非均衡影响导致的码型变形、解码错误问题，降低了在光卷积计算中信号解调错误的概率。
[0007]为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0008]一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，包括光卷积计算的信号编码方法及光卷积计算的信号解码方法。
[0009]所述的光卷积计算的信号编码方法，将N bit原始信号通过编码映射方法转换为M bit信号。N bit信号包含的信息容量为2
N
，考虑RD值为正或非正两种情况，共有2
N+1
个编码对，1个N bit编码根据当前的RD条件唯一对应1个M bit编码。
[0010]所述的光卷积计算的信号编码方法还包括：原始信号长度N、编码后信号长度M、光波通道个数K应满足：
[0011]M≥N+K
‑
1。
[0012]所述的光卷积计算的信号编码方法还包括：通过计算寻找2
N+1
个编码对，使得N bit信号根据该编码对映射为M bit信号。编码对中所有非重复的M bit编码经过卷积运算后获得的编码彼此间不重复。
[0013]所述的光卷积计算的信号编码方法，经过编码的M bit信号流是DC均衡信号流。
[0014]所述的光卷积计算的信号解码方法，编码后的M bit信号经过K个波长光卷积运算后所获得的信号，可根据解码映射方法直接映射回原始M bit信号经过K个波长光卷积运算后的信号。
[0015]所述的光卷积计算的信号解码方法中的映射方法，根据计算2
N+1
个编码对与卷积核卷积的结果及原始信号与卷积核的理论卷积值获得2
N+1
个解码对。1个解码唯一对应一个原始N bit信号与K个波长光卷积计算的结果。
[0016]一种适用于光卷积计算的信号编解码系统，包括编码模块、光卷积计算模块、信号采样模块、解码模块。
[0017]所述编码模块，将信号依次以N bit为单位，逐一通过编码方法编码为M bit信号。
[0018]所述光卷积计算模块，包括电光调制器、色散光纤、光电探测器、光强度权重调节模块。
[0019]经过编码的信号加载在电光调制器上，对K路光信号进行调制。调制后的光信号输出到色散光纤。
[0020]输入至色散光纤的K路光信号由于色散效应，K个不同波长光信号彼此之间产生1bit的时延，后进入到光电探测器。
[0021]光电探测器将输入的光信号转换为电信号，再输出给采样模块。
[0022]所述光强度权重调节模块，通过包括但不限于可编程滤波器、光波长选择开光等仪器器件调节不同波长的光波强度值。其在光卷积计算模块中的位置灵活，可以插入在电光调制器前，或电光调制器与色散光纤之间，或色散光纤与光电探测器之间。
[0023]所述信号采样模块，包括模拟
‑
数字转换器ADC。ADC接收到光卷积计算模块输出的电信号，按照采样频率采样，并将数字信号输出到解码模块。
[0024]所述解码模块，信号采样模块输出的电信号通过解码方法，恢复成原始N bit信号经过K个波长光卷积后的信号。
[0025]采用上述技术方案带来的有益效果：
[0026](1)本专利技术所述的光卷积计算的信号编解码方法，复杂度低，编解码过程简单易实现。
[0027](2)本专利技术所述的光卷积计算的信号编解码方法，解决了光卷积计算在处理非DC均衡信号时会出现的码型变形问题，从而提高了光卷积计算的精确度。
[0028](3)本专利技术所述的光卷积计算的信号编解码系统，模块集成度高，系统性解决了光卷积运算的编解码问题，输入参量少，系统控制简单。
附图说明
[0029]图1是一种适用于光卷积计算的信号编解码系统框架图；
[0030]图2是实施例中一种M bit与K个波长做卷积运算得到有效卷积信息的过程示意图。
[0031]图3是实施例中电信号编码示意图；
[0032]图4是实施例中光卷积计算模块框架图；
[0033]图5是实施例中色散光纤延迟效果示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，其特征在于：包括光卷积计算的信号编码方法、光卷积计算的信号解码方法；其中：所述的光卷积计算的信号编码方法包括：将N bit原始信号通过编码映射方法转换为Mbit信号；N bit信号包含的信息容量为2
N
，考虑RD值为正或非正两种情况，共有2
N+1
个编码对，1个N bit编码根据当前的RD条件唯一对应1个M bit编码；所述的光卷积计算的信号编码方法包括：原始信号长度N、编码后信号长度M、光波通道个数K应满足：M≥N+K
‑
1。2.根据权利要求1所述的一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，其特征在于：所述的光卷积计算的信号编码方法还包括：通过计算寻找2
N+1
个编码对，使得N bit信号根据该编码对映射为M bit信号；编码对中所有非重复的M bit编码经过卷积运算后获得的编码彼此间不重复。3.根据权利要求1所述的一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，其特征在于：所述的光卷积计算的信号编码方法，经过编码的M bit信号流是DC均衡信号流。4.根据权利要求1所述的一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，其特征在于：所述的光卷积计算的信号解码方法，编码后的M bit信号经过K个波长光卷积运算后所获得的信号，可根据解码映射方法直接映射回原始M bit信号经过K个波长光卷积运算后的信号。5.根据权利要求4所述的根据权利要求1所述的一种适用于光卷积计算的信号编解码方法，其特征在于：所述的光卷积计算的信号解码方法中的映射方法，根据计算2
N+1

【专利技术属性】
技术研发人员：暨翔，汤凯飞，江伟，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：