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半導(dǎo)體所研制出超高集成度光學卷積處理器

研發(fā)快訊 2023年05月31日 09:06:06來源:中國科學院半導(dǎo)體研究所 15919
摘要近日,中國科學院半導(dǎo)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-祝寧華院士團隊研制出一款超高集成度光學卷積處理器。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,中國科學院半導(dǎo)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-祝寧華院士團隊研制出一款超高集成度光學卷積處理器。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(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)使用提出的光學卷積處理單元進行特征的結(jié)果。
 
  該團隊提出的光學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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