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公开(公告)号：CN111176053B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010101410.0
申请日：2020-02-19
Abstract: 一种基于铌酸锂‑硅晶圆的单片集成光模数转换系统及制备方法，利用一种新型晶圆(铌酸锂‑硅晶圆)，实现了包括电光调制器阵列、可调延时线阵列、电子电路等在内的电光多器件单片集成光模数转换系统。使得多种器件在同一个芯片上制作出来，保证了系统的性能优势及其稳定性。此外，本发明提出了一种CMOS兼容的系统制备方式，使得基于铌酸锂‑硅晶圆的单片集成光模数转换系统可以在多数芯片制造厂商的平台上实现。
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公开(公告)号：CN111835366A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010673055.4
申请日：2020-07-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积循环自动编码器的并行信号处理装置和方法，装置包括并行信号处理器模块、数字信号处理器模块和卷积循环自动编码器模块；采用上述装置执行信号处理方法，通过利用深度神经网络强大的学习能力，训练好的卷积循环自动编码器能够对通道失配的并行信号处理器输出的失真信号进行校正。通道失配的并行信号处理器输出的失真信号输入训练好的卷积循环自动编码器，得到高质量的重构信号。这对采用了并行信号处理技术的信息处理系统的性能提升及应用拓展具有十分重要的作用。
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公开(公告)号：CN111723337A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010546193.6
申请日：2020-06-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种用于矩阵计算的光子张量核集成电路的硬件架构及其神经网络训练方法。基于光电混合相干探测与电子累积原理，实现了一种集成化的光子点积计算单元(以下简称DPU)，并且将DPU阵列式排布，形成大规模并行化的矩阵乘法计算硬件，即张量核。通过双层扇入波导总线设计，实现了二维大规模DPU阵列的互连。本发明还具体提出了将光子张量核集成电路应用于神经网络训练中的方法。本发明实现高速数据加载与高速矩阵计算；避免的了光电时钟速率不匹配导致的木桶短板效应；双层波导总线设计避免波导交叉的损耗与串扰；可以应用于所有包含矩阵计算的算法中，包括神经网络推理与训练。
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公开(公告)号：CN111276562A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010101420.4
申请日：2020-02-19
Applicant: 上海交通大学 , 中国科学院半导体研究所
IPC: H01L31/12 , H01L31/18 , H01L31/0216 , H01L27/02
Abstract: 光电子集成技术作为发挥光子优势的重要技术手段，成为光通信、微波光子等领域的重要支撑技术。然而，现有光电子集成还处在单个芯片实现单种器件的水平，多种器件之间的互连成为极大的技术挑战。本发明提出一种基于铌酸锂-氮化硅晶圆的光电单片集成系统，利用一种新型晶圆(铌酸锂-氮化硅晶圆)，实现了包括电光调制器、光子无源器件等在内的多器件单片集成系统。该系统的制备具有硅基CMOS工艺兼容性，可以在多数芯片制造厂商的平台上实现。并且该系统包含了电光调制、无源信号处理、光电探测在内的多个功能模块，可以满足目前多数光电子系统的单片集成。
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公开(公告)号：CN109254350A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811257377.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种平铺型光子神经网络卷积层芯片，该芯片通用于所有包含了卷积层的神经网络计算。将待运算的数据通过光幅度在光子集成器件中进行表示，并且通过光子集成器件的级联和组网，形成数据运算的功能，并将运算结果实时输出。利用光子集成器件的可调性，可以将任意的信号调制在光幅度上，实现了任意待卷积信号的卷积计算。由于光子信息处理的速度均是常数级(即光速)，可以将传统计算机架构的卷积计算提升数个数量级。同时具有能耗比的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119576067A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510142467.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于位切片的高精度模拟光计算方法和系统，步骤包括：将高精度信号分解为低精度信号片段，将高精度权值分解为多个低精度权值片段，在光域内分别进行低精度信号与权值的相乘运算，最终组合这些低精度计算结果以恢复高精度输出。本发明通过将高精度数据拆分为多个低精度位切片进行处理，利用光子计算的高速并行特性，同时处理多个输入位切片和权值位切片，提高大规模计算任务的计算效率，降低了光计算硬件要求。此外，通过调整M和N的值，能够灵活适应适应不同规模和精度的计算任务，具有强大的适应性和灵活性，在计算精度和硬件复杂度之间实现了平衡，还充分利用了光子的并行处理优势，为大规模数据处理、高效光域计算提供解决方案。
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公开(公告)号：CN117234459A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311071987.1
申请日：2023-08-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种光学多通道卷积处理器芯片，包括：实现低损耗的第一波导层和实现高效调制的第二波导层，所述第一波导层上集成有波分复用器、波导延时线和分光器，所述第二波导层上集成有光场调控器件和合束器，所述第一波导层和所述第二波导层之间在空间位置上呈上下层结构，并通过分别集成在所述第一波导层和所述第二波导层的层间耦合器进行光路的垂直互连。同时提供了一种光学多通道卷积处理器芯片的片上集成方法。本发明可以解决单一工艺下光学多通道卷积处理器性能较差的问题；可以集成多个计算核心，总体可实现超大规模并行计算能力；可以有效避免仅使用单层导光所面临的波导交叉问题，从而进一步降低波导交叉的串扰与损耗，提升计算性能。
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公开(公告)号：CN111723337B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010546193.6
申请日：2020-06-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F9/30
Abstract: 一种用于矩阵计算的光子张量核集成电路的硬件架构及其神经网络训练方法。基于光电混合相干探测与电子累积原理，实现了一种集成化的光子点积计算单元(以下简称DPU)，并且将DPU阵列式排布，形成大规模并行化的矩阵乘法计算硬件，即张量核。通过双层扇入波导总线设计，实现了二维大规模DPU阵列的互连。本发明还具体提出了将光子张量核集成电路应用于神经网络训练中的方法。本发明实现高速数据加载与高速矩阵计算；避免的了光电时钟速率不匹配导致的木桶短板效应；双层波导总线设计避免波导交叉的损耗与串扰；可以应用于所有包含矩阵计算的算法中，包括神经网络推理与训练。
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公开(公告)号：CN115001908A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210512729.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 一种基于光学矩阵计算的无线通信快速信道估计装置及方法，该装置主要包括块状导频插入模块、权值计算模块、OFDM调制模块、射频接收模块、信道估计模块等。信道估计模块由光源、偏振控制器、电光调制器、电光调制器阵列、光电探测器阵列和RC电路阵列按顺序连接构成。本发明改变了无线通信信道估计的计算技术，能够突破电子器件的固有电子瓶颈对无线通信信号处理速度的限制；将采集到的射频接收信号直接输入基于电光调制器的快速信道估计装置，省略了射频接收信号的电学预处理过程，大大简化了无线通信系统信道估计的实现流程，能够进一步提升信道估计的速度、降低信道估计的功耗，有望成为下一代更高速率、更大带宽、更低功耗的无线通信系统的设计方案。
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公开(公告)号：CN115001595A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210547577.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于全光信息处理的雷达通信一体化收发装置和方法，该装置在发射端利用光频率梳模块生成频率间隔可调的频率梳作为本振信号，通过光子外差混合产生毫米波乃至太赫兹频率的信号；在接收端，采用光子模数转换系统，以高速的光学采样脉冲为基础，对高频段、大带宽信号进行光脉冲采样处理，并通过解复用方式来缓解后端电模数转换器的量化压力。本发明可以在雷达和通信频谱共享时，基于微波光子技术完成高频段、大带宽一体化信号的产生与接收处理，对实现具有高信息传输速率和高分辨率目标探测的雷达通信一体化收发系统具有重大意义。
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