【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光计算芯片设计，特别是涉及一种光计算芯片的逆向设计方法。
技术介绍
1、随着网络规模的扩大和计算需求的增加，传统电子计算平台的性能逐渐难以满足需求。传统的冯·诺依曼体系结构在处理这些计算任务时，尤其在大规模神经网络的训练中，表现出明显的瓶颈。尽管图形处理单元（gpu）由于其卓越的并行计算能力在一定程度上缓解了这一问题，但深度学习对计算能力的需求几乎是无限的，传统电子技术面临的挑战包括电信号干扰、过高的能耗和物理极限等，这些问题限制了进一步的性能提升。光计算技术作为一种潜在的替代方案，展现出了显著的优势。光的传播速度每秒达到30万公里，相比电子信号快约300倍。光学系统能够提供比传统电信道高出约2*10^4倍的信息承载能力，并且光信号的高并行性和强抗干扰性使其在信息传输和处理方面具有显著的优势。这些特性使得以光代电成为一个有前景的研究方向。在这一背景下，光学神经网络（onn）作为一种新兴技术得到了广泛关注。onn利用光的高速传输和高度并行处理能力，能够有效加速深度学习计算任务。光学神经网络通过光速进行矩阵乘法，解决了传统神经网络...
【技术保护点】
1.一种光计算芯片的逆向设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光计算芯片包括光分束器件和光分束器件；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述光计算芯片的当前优化函数值是否满足预先设定的光计算芯片优化需求的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定光分束器件的优化函数的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种光计算芯片的逆向设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光计算芯片包括光分束器件和光分束器件；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述光计算芯片的当前优化函数值是否满足预先设定的光计算芯片优化需求的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：丛庆宇，边可伟，许苏梅，
申请(专利权)人：北京芯算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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