【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及硅光子器件，具体为一种用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件及其制备方法。
技术介绍
1、卷积神经网络在对地攻击、火力引导、反导拦截等军事打击方面，以及目标识别，自动驾驶等社会民生方面发挥着举足轻重的作用。而在卷积神经网络中，80％的算力用于乘加运算。因此对基础的乘加运算进行优化是解决能耗的重中之重。由于光的传播过程自身具有低延时、低功耗、大带宽以及并行信号处理等天然优势，神经网络工作过程中的大量矩阵运算可以用光的传播过程来等效。因此考虑用光代替电来实现卷积神经网络。光子卷积神经网络已经有深入的研究。
2、在目前研究的光子卷积神经网络中，用于图像信息加载的“传感器+存储器+移位寄存器+高速调制器”的组合较为复杂且不便于集成。为应对人工智能时代对大数据，集成化的计算的需求，研究设计一个高精度，集成化用于信息加载的神经元、是超大规模集成的光子感算一体化芯片的必由之路。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件及其制备方法...
【技术保护点】
1.一种用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述硅基波导结构由两种不同宽度的条形波导经锥形波导耦合连接而成。
3.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述锗区域通过选区外延技术生长在所述硅基波导结构的上方。
4.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述锗区域的生长是在超高真空条件下进行。
5.一种制备用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件的方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述硅基波导结构由两种不同宽度的条形波导经锥形波导耦合连接而成。
3.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述锗区域通过选区外延技术生长在所述硅基波导结构的上方。
4.根据权利要求1所述的用于硅基光子卷积乘法运算的感光器件，其特征在于，所述锗区域的生长是在超高真空条件下进行。
5.一种制备用于硅基光子...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，鹿利单，祝连庆，董明利，陈光，陈伟强，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：
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