超高集成度光學卷積處理器，是一款中國科學院半導體研究團隊研製的處理器，標誌著中國在光計算方面有了重大突破。
基本介紹
- 中文名：超高集成度光學卷積處理器
- 研究機構：中國科學院半導體研究團隊
發展歷史,技術介紹,
發展歷史
2023年5月31日，中國科學院發布訊息稱，中國科學院半導體研究所集成光電子學國家重點實驗室微波光電子課題組李明研究員-祝寧華院士團隊研製出一款超高集成度光學卷積處理器。相關研究成果以Compact optical convolution processing unit based on multimode interference為題，發表在《自然-通訊》上。
技術介紹
卷積神經網路
卷積神經網路是一種受生物視覺神經系統啟發而發展起來的人工神經網路。它由多層卷積層、池化層和全連線層組成。作為卷積神經網路的核心組成部分，卷積層通過對輸入數據進行局部感知和權值共享，提取出不同層次和抽象程度的特徵。在一個完整的卷積神經網路中，卷積運算的運算量通常占整個網路運算量的80%以上。
傳統的卷積神經網路主要基於馮·諾依曼架構的電學硬體實現，存儲單元和處理單元是分立的，導致數據交換速度和能耗之間的固有矛盾。
光計算
光計算是一種利用光波作為載體進行信息處理的技術，具有大頻寬、低延時、低功耗等優點，提供了一種“傳輸即計算，結構即功能”的計算架構，有望避免馮·諾依曼計算範式中存在的數據潮汐傳輸問題。
光學卷積處理單元
李明-祝寧華團隊提出的光學卷積處理單元通過兩個4×4多模干涉耦合器和四個移相器構造了三個2×2相關的實值卷積核。該團隊創新性地將波分復用技術結合光的多模干涉，以波長表征Kernel元素，輸入到輸出的映射實現了卷積中的乘法運算過程，波分復用和光電轉換實現了卷積中的加法運算，通過調節四個熱調移相器實現了相關卷積核重構。
光學卷積處理單元
