一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络制造技术

本发明专利技术属于光子计算技术领域，提供了一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，包括主激光器、第一衍射光学元件、偏振分束器、第一透镜、VCSEL阵列、第二透镜、光电探测器阵列；由主激光器、第一衍射光学元件、偏振分束器、第一透镜组成注入锁定系统，用于对VCSEL阵列进行注入锁定，使VCSEL发射的激光与主激光器发射的激光进行相位相干；VCSEL阵列由控制电路和VCSEL阵列集成，用于发射编码信息后的具有特定相位的激光光束；本发明专利技术通过采用具有高光电转换效率、小器件面积的激光器阵列，利用注入锁定实现激光阵列相位相干，实现高速数据调制，并利用一种可瞬时响应的新型非线性函数，从而大幅降低延迟，并提升能量效率和计算密度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光子计算，具体地说是一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络。

技术介绍

1、在人工智能、5g等领域蓬勃发展的大背景下，各行各业对于信息处理的需求呈指数级增长。特别是以人工神经网络为核心的人工智能，攻克了图像处理、语义识别等技术难点。但基于冯诺依曼架构的传统计算机由于处理单元和内存分离，在处理分布式、大规模并行的计算模型，特别是神经网络模型时是低效、高能耗的。并且，目前世界已进入后摩尔时代，芯片上的晶体管尺寸正逼近物理极限，且人工智能计算中的浮点计算量增速也远远超过摩尔定律的增速。在传统计算机架构导致的低能效、摩尔定律趋于极限以及庞大的算力需求的大背景下，如何找到计算的新方法、新原理、新器件、新架构等成为亟待解决的难题。

2、其中，得益于光传输的高带宽、低功耗、低时延、高吞吐、高度并行的性质，光计算成为取代电学硬件的一种选择。光神经网络是光计算领域的重要分支，用光子作为物理载体构造人工神经网络中基本计算单元，应用光学互连来实现线性计算，利用电光元件实现非线性计算。光神经网络充分发挥光传输的优势，实现了高计算速度、高能量效率的ai计算架本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：包括主激光器、第一衍射光学元件、偏振分束器、第一透镜、VCSEL阵列、第二透镜、光电探测器阵列；

2.如权利要求1所述一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：所述VCSEL阵列和偏振分束器分别位于第一透镜的物方焦点和像方焦点，所述偏振分束器和光电探测器阵列分别位于第二透镜的物方焦点和像方焦点。

3.如权利要求2所述一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：所述VCSEL阵列由若干组的VCSEL组成，每个VCSEL能够单独寻址，编码不同信息，每组VCSEL数目为2，分别标记为K类激光器和X类激光...

【技术特征摘要】

1.一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：包括主激光器、第一衍射光学元件、偏振分束器、第一透镜、vcsel阵列、第二透镜、光电探测器阵列；

2.如权利要求1所述一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：所述vcsel阵列和偏振分束器分别位于第一透镜的物方焦点和像方焦点，所述偏振分束器和光电探测器阵列分别位于第二透镜的物方焦点和像方焦点。

3.如权利要求2所述一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：所述vcsel阵列由若干组的vcsel组成，每个vcsel能够单独寻址，编码不同信息，每组vcsel数目为2，分别标记为k类激光器和x类激光器，组内vcsel数目间距固定，每组vcsel之间间距为组内激光器间距的1.5倍；

4.如权利要求1所述一种基于相干激光阵列的光卷积神经网络，其特征在于：所述光电探测器阵列中每个光电探测器的光电二极管尺寸与所述vcsel阵列中每组vcsel的尺寸一致，光电探测器间距与每组vcsel的间距一致。

5.如权利要求1-4任一所述一种基于相干激光阵列的光卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：寇君龙，赵文正，张业昂，陆延青，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：