【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及光学计算。更具体地，本申请涉及光子超表面的设计和使用。
技术介绍
1、新技术(诸如机器学习、人工智能和大数据分析)的快速发展需要比以往更多的计算能力。然而，随着摩尔定律急剧放缓，基于电子计算硬件和架构的中央处理单元(cpu)和图形处理单元(gpu)正面临性能上限的挑战。因此，强烈期望替代的计算平台来重建摩尔定律。
2、相比于电子同类产品，光学计算设备由于其超快速和超低能耗的特性，提供了一种有前途的解决方案。通过智能地工程设计光的散射、光传播和光物质相互作用，有可能创建实现计算密集型的数学运算的定制的光学计算设备。这些概念已经从各种角度被探索，涵盖从更经典的傅里叶光学到最近使用格林函数设计的微积分超表面。
3、线性代数是数字领域中计算的基础。因此，当考虑光学计算时，能够使用超表面执行线性代数运算具有重要意义。根据本文描述的实施方式，提出拓扑优化以工程设计设备占用面积大大减小的超表面，通过利用光的散射和光-物质相互作用来执行任意通用矩阵乘法来实现该超表面。
4、目前，存在若干流行的光学计算平台：
5、optalysys：4f光学相关器
6、所谓的“4-f”光学相关器使用透镜来执行傅里叶变换且然后在空间频域中卷积两个信号。它需要4个焦距的物理设备占用面积，这使得它与我们在这里设计的薄超表面相比相当笨重。在准确性方面，这些设备类似于常规电子计算机，只是针对少数专门问题提供10至100倍的更高吞吐量。
7、lighton：随机投影
8、通过使用穿
9、lightmatter：马赫-曾德尔干涉仪(mzi)
10、使用马赫-曾德尔干涉仪(mzi)进行计算依赖于由波导连接的移相器的网络，该网络允许mac操作。许多mzi单元可一起编译以实现类似于模拟电子器件的构造的复杂操作。每个单元的尺寸通常是微米，所以相当复杂的设备占据与电子计算机芯片类似的占用面积。功耗低至3w，明显好于电子计算机，同时每个周期提供106个mac。
11、神经形态计算
12、电子神经形态计算机truenorth具有2.5khz的mac速率，每个mac需要4.9μm2，并且提供5位精度。光子设计运行更快，高达20ghz，但是每个mac要求200μm2(也提供约5位精度)。
13、总之，大多数现有光学计算平台与它们的电子对应平台相比具有更高吞吐量的优势。然而，它们在尺寸上仍是相对笨重的，从而使得从设备占用面积的角度来看它们竞争力较低。需要经过改进的解决方案，以在减小的设备占用面积内提供所需的吞吐量。
技术实现思路
1、根据在此描述的实施方式的各方面，光学计算设备包括多个输入波导、与多个输入波导接触的光子超表面以及与变换超表面接触的多个输出波导。光学计算设备可被配置为执行数学运算，该数学运算包括但不限于矩阵乘法。多个输入波导可被配置为接收电磁(em)信号，其中该em信号在每个输入波导处的功率电平表示用作光学计算设备的输入的向量的数值。此外，在给定输入波导处的em信号的相位可被认为是表示数值的符号。根据一些实施方式，具有8个输入波导的光学计算设备可包括厚度约为3μm的光子超表面；对于16个输入波导，光子超表面的厚度可以约为4μm；并且对于具有32个输入波导的设备，光子超表面可以具有约12μm的厚度。
2、在另一实施方式中，一种设计具有多个输入波导、光子超表面以及多个输出波导的光学计算设备的计算机实现的方法包括：确定光学计算设备的目标变换，执行用于设计光子超表面的多个优化步骤，每个步骤包括逐一激励输入波导，测量输入区域和输出区域的能量以确定当前输入波导的贡献，将所有输入波导的贡献求和，将求和的贡献与目标变换进行比较以确定损失函数值，以及基于损失函数值来更新设计参数集合。可根据优化来更新设计参数集合以使损失函数值最小化。在一些实施方式中，可基于有限内存bfgs算法来执行优化。在一些实施方式中，可并行计算来确定至少两个输入波导的贡献。根据实施方式，目标变换被定义为数学运算。作为非限制性示例，数学运算可以是矩阵乘法。根据实施方式，目标变换通过归一化因子进行缩放以符合物理学约束。
3、在一些实施方式中，损失函数包括用于在光学计算设备的输入区域施加目标电场的项和用于在光学计算设备的输出区域施加目标电场的项，在光学计算设备的输入区域施加目标电场减小了在光学计算设备的输入区域的输入电磁(em)信号的后向散射的影响。为了生产具有改进的较小占用面积的光学计算设备，对于具有8个输入波导通道的光学计算设备，光子超表面可被设计成具有约3μm的厚度。对于具有16个输入波导通道的光学计算设备，光子超表面可被设计成具有约4μm的厚度，而对于具有32个输入波导通道的光学计算设备，光子超表面可被设计成具有约12μm的厚度。
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1.一种光学计算设备，包括：
2.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述光学计算设备被配置为执行数学运算。
3.根据权利要求2所述的光学计算设备，其中，所述数学运算是矩阵乘法。
4.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述多个输入波导被配置为接收电磁(EM)信号，并且每个输入波导的EM信号的功率电平表示向量的数值。
5.根据权利要求4所述的光学计算设备，其中，在给定输入波导处的所述EM信号的相位表示所述数值的符号。
6.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为8，并且所述光子超表面的厚度为约3μm。
7.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为16并且所述光子超表面的厚度为约4μm。
8.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为32并且所述光子超表面的厚度为约12μm。
9.一种设计具有多个输入波导、光子超表面和多个输出波导的光学计算设备的计算机实现的方法，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的计算机
11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，基于有限内存BFGS算法来执行所述优化。
12.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，并行计算来确定至少两个输入波导的贡献。
13.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，还包括：将所述目标变换定义为数学运算。
14.根据权利要求13所述的计算机实现的方法，其中，所述数学运算是矩阵乘法。
15.根据权利要求14所述的计算机实现的方法，其中，所述目标变换由归一化因子缩放。
16.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，损失函数包括用于在所述光学计算设备的输入区域施加目标电场的项和用于在所述光学计算设备的输出区域施加目标电场的项。
17.根据权利要求16所述的计算机实现的方法，其中，用于在光学计算机设备的所述输入区域施加目标电场的项减小在所述光学计算设备的所述输入区域的输入电磁(EM)信号的后向散射的影响。
18.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，还包括：对于具有8个输入波导通道的光学计算设备，将所述光子超表面设计为具有约3μm的厚度。
19.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，还包括：对于具有16个输入波导通道的光学计算设备，将所述光子超表面设计为具有约4μm的厚度。
20.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，还包括：对于具有32个输入波导通道的光学计算设备，将所述光子超表面设计为具有约12μm的厚度。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种光学计算设备，包括：
2.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述光学计算设备被配置为执行数学运算。
3.根据权利要求2所述的光学计算设备，其中，所述数学运算是矩阵乘法。
4.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述多个输入波导被配置为接收电磁(em)信号，并且每个输入波导的em信号的功率电平表示向量的数值。
5.根据权利要求4所述的光学计算设备，其中，在给定输入波导处的所述em信号的相位表示所述数值的符号。
6.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为8，并且所述光子超表面的厚度为约3μm。
7.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为16并且所述光子超表面的厚度为约4μm。
8.根据权利要求1所述的光学计算设备，其中，所述输入波导的数量为32并且所述光子超表面的厚度为约12μm。
9.一种设计具有多个输入波导、光子超表面和多个输出波导的光学计算设备的计算机实现的方法，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，还包括：根据优化来更新所述设计参数集合以最小化所述损失函数值。
11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，基于有限内存bfgs算法来执行所述优化。
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【专利技术属性】
技术研发人员：池恒，徐慧娟，亚力杭德罗·罗德里格斯，穆罕默德·埃尔·阿迈恩·豪优，韦斯利·赖因哈特，肖恩·莫莱斯基，朝鹏宁，
申请(专利权)人：西门子公司，
类型：发明
国别省市：
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