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半導(dǎo)體所研制出超高集成度光學(xué)卷積處理器

研發(fā)快訊 2023年05月31日 09:06:06來源:中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所 16098
摘要近日,中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所集成光電子學(xué)國家重點實驗室微波光電子課題組李明研究員-祝寧華院士團隊研制出一款超高集成度光學(xué)卷積處理器。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所集成光電子學(xué)國家重點實驗室微波光電子課題組李明研究員-祝寧華院士團隊研制出一款超高集成度光學(xué)卷積處理器。相關(guān)研究成果以Compact optical convolution processing unit based on multimode interference為題,發(fā)表在《自然-通訊》(Nature Communications,DOI:10.1038/s41467-023-38786-x)上。
 
  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物視覺神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)而發(fā)展起來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它由多層卷積層、池化層和全連接層組成。作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分,卷積層通過對輸入數(shù)據(jù)進行局部感知和權(quán)值共享,提取出不同層次和抽象程度的特征。
 
  在一個完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,卷積運算的運算量通常占整個網(wǎng)絡(luò)運算量的80%以上。雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別等領(lǐng)域取得了成功,但也面臨挑戰(zhàn)。
 
  傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要基于馮·諾依曼架構(gòu)的電學(xué)硬件實現(xiàn),存儲單元和處理單元是分立的,導(dǎo)致數(shù)據(jù)交換速度和能耗之間的固有矛盾。隨著數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的增加,電子計算方案越來越難以滿足海量數(shù)據(jù)實時處理對高速、低能耗的計算硬件的需求。
 
  光計算是一種利用光波作為載體進行信息處理的技術(shù),具有大帶寬、低延時、低功耗等優(yōu)點,提供了一種“傳輸即計算,結(jié)構(gòu)即功能”的計算架構(gòu),有望避免馮·諾依曼計算范式中存在的數(shù)據(jù)潮汐傳輸問題。光計算近年來備受關(guān)注,但在大部分已報道的光計算方案中,光學(xué)元件的數(shù)量隨著計算矩陣的規(guī)模呈二次增長趨勢,這使得光計算芯片規(guī)模擴展面臨挑戰(zhàn)。
 
圖1 光學(xué)卷積處理單元
 
  李明-祝寧華團隊提出的光學(xué)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(gòu)造了三個2×2相關(guān)的實值卷積核(圖1)。該團隊創(chuàng)新性地將波分復(fù)用技術(shù)結(jié)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(xiàn)了卷積中的乘法運算過程,波分復(fù)用和光電轉(zhuǎn)換實現(xiàn)了卷積中的加法運算,通過調(diào)節(jié)四個熱調(diào)移相器實現(xiàn)了相關(guān)卷積核重構(gòu)(圖2)。
 
  圖2 使用光學(xué)卷積處理單元進行圖像特征提取的結(jié)果。(a)輸入的五個手寫數(shù)字的圖片;(b)使用計算機進行特征提取的結(jié)果;(c)使用提出的光學(xué)卷積處理單元進行特征的結(jié)果。
 
  該團隊提出的光學(xué)卷積處理單元實驗驗證了手寫數(shù)字圖像特征提取和分類能力。結(jié)果表明,圖像特征提取精度達到5 bit;對來自MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫的手寫數(shù)字進行十分類,準確率達92.17%。與其他光計算方案相比,該方案具有如下優(yōu)點:
 
  (1)高算力密度:將光波分復(fù)用技術(shù)與光多模干涉技術(shù)相結(jié)合,采用4個調(diào)控單元實現(xiàn)3個2×2實值Kernel并行運算,算力密度達到12.74-T MACs/s/mm2。(2)線性擴展性:調(diào)控單元數(shù)量隨著矩陣規(guī)模線性增長,具有很強的大規(guī)模集成的潛力。

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