[發明專利]光學神經網絡卷積層芯片、卷積計算方法和電子設備

在審

• 申請號: 202010616219.X
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111753977A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 王瑞廷;王鵬飛;羅光振;張冶金;周旭亮;潘教青
• 申請（專利權）人: 中國科學院半導體研究所
• 主分類號: G06N3/067
• 分類號: G06N3/067;G06F17/15
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 周天宇

1.一種光學神經網絡卷積層芯片，其特征在于，包括依次連接的第一耦合器、第一分束器、多個光子計算模塊和卷積求和模塊；

所述第一耦合器，用于將接收到的光信號耦合至第一分束器中；

所述第一分束器包括多個輸出端口，所述分束器用于將耦合后的光信號進行分束，得到多束光信號，多束所述光信號一一通過各所述輸出端口輸入至各所述光子計算模塊；

所述光子計算模塊，用于對每束所述光信號進行幅度調制和相位調制，以通過每束調制的光信號表示一個輸入數據和一個卷積核參數，并將所有調制后的光信號轉化為電信號；

所述卷積求和模塊，用于對所有所述電信號進行卷積求和，完成所有輸入數據和卷積核參數的光子卷積運算。

2.根據權利要求1所述的光學神經網絡卷積層芯片，其特征在于，所述光子計算模塊包括依次連接的第二分束器、輸入數據調制模塊、卷積核參數調制模塊、第二耦合器和平衡光電探測器；

所述第二分束器，用于將輸入的光信號分為兩束光信號，所述第二分束器包括兩個輸出端口，一個輸出端口與所述輸入數據調制模塊相連，用于將一個所述光信號傳輸給所述輸入數據調制模塊，另一個輸出端口與所述卷積核參數調制模塊相連，用于將另一個所述光信號傳輸給所述卷積核參數調制模塊；

所述輸入數據調制模塊，用于根據一個輸入數據，對所述兩束光信號中的一束進行幅度調制和相位調制，通過調制的光信號表示所述一個輸入數據；

所述卷積核參數調制模塊，用于根據一個卷積核參數，對所述兩束光信號中的另一束所述光信號進行幅度調制和相位調制，通過調制的光信號表示所述一個卷積核參數；

所述第二耦合器，用于將經過所述輸入數據調制模塊調制的光信號和經過所述卷積核參數調制模塊調制的光信號進行耦合，輸出兩束光信號；

所述平衡光電探測器，用于對所述兩束光信號進行平衡探測，得到所述電信號。

3.根據權利要求2所述的光學神經網絡卷積層芯片，其特征在于，所述輸入數據調制模塊包括P1個光幅度調制單元與Q1個光相位調制單元；所述卷積核參數調制模塊包括P2個光幅度調制單元與Q2個光相位調制單元；

其中，P1、Q1、P2、Q2為非負整數。

所述光幅度調制單元，用于對接收到的光信號進行幅度調制；所述光相位調制單元，用于對接收到的光信號進行相位調制。

4.根據權利要求1至3任意一項所述的光學神經網絡卷積層芯片，其特征在于，所述光信號由激光器光源發射；

所述第一耦合器為端面耦合器或光柵耦合器；

所述第二耦合器為2*2耦合器；

所述第一分束器為定向耦合器或多模干涉耦合器。

5.根據權利要求3所述的光學神經網絡卷積層芯片，其特征在于，所述光幅度調制單元為馬赫曾德干涉儀、微環諧振器或沉積相變材料的光波導；

所述光相位調制單元為電光調相器或熱光調相器。

6.一種光學神經網絡卷積計算方法，其特征在于，包括：

對接收到的光信號進行耦合；

對耦合后的光信號進行分束，得到多束光信號；

對每束所述光信號進行幅度調制和相位調制，以通過每束調制的光信號表示一個輸入數據和一個卷積核參數；

將所有調制后的光信號轉化為電信號；

對所有所述電信號進行卷積求和，完成所有輸入數據和卷積核參數的光子卷積運算。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述對每束所述光信號進行幅度調制和相位調制，以通過每束調制的光信號表示一個輸入數據和一個卷積核參數包括：

將每束所述光信號分為兩束光信號，得到多組兩束光信號；

在每組兩束光信號內，根據一個輸入數據，對所述兩束光信號中的一束進行幅度調制和相位調制，通過調制的光信號表示所述一個輸入數據，以及，根據一個卷積核參數，對所述兩束光信號中的另一束進行幅度調制和相位調制，通過調制的光信號表示所述一個卷積核參數。