公开(公告)号：CN113961035B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202111205466.1

申请日：2021-10-15

Applicant: 北京理工大学 ,  北京理工大学重庆创新中心

Inventor： 张伟锋 ,  郑爽 ,  杨舒文 ,  王彬 ,  曾涛 ,  胡善清

IPC: G06E3/00 ,  G06N3/067

Abstract: 本发明公开了面向深度学习的高效能可重构全光神经网络计算芯片架构，包括输入层、隐藏层和输出层；输入层由强度编码MZI阵列构成，多个不同波长的输入信号通过强度编码后输入到隐藏层；隐藏层包括可编程线性计算模块和非线性模块；可编程线性计算模块由可构建任意矩阵的MZI阵列实现；其中，MZI阵列中的相移器由多个可调谐的过耦合微环谐振器代替，来实现并行计算，可并行计算的波长通道数由微环谐振器数量决定；非线性模块由多个级联的Add‑drop型微环谐振器构成，通过微环谐振器的非线性效应实现非线性输出；输出层对隐藏层输出信号进行光电转换；本发明能够解决目前芯片存在的集成度和并行计算能力不足的问题。

公开(公告)号：CN113961035A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111205466.1

申请日：2021-10-15

Applicant: 北京理工大学 ,  北京理工大学重庆创新中心

Inventor： 张伟锋 ,  郑爽 ,  杨舒文 ,  王彬 ,  曾涛 ,  胡善清

IPC: G06E3/00 ,  G06N3/067

Abstract: 本发明公开了面向深度学习的高效能可重构全光神经网络计算芯片架构，包括输入层、隐藏层和输出层；输入层由强度编码MZI阵列构成，多个不同波长的输入信号通过强度编码后输入到隐藏层；隐藏层包括可编程线性计算模块和非线性模块；可编程线性计算模块由可构建任意矩阵的MZI阵列实现；其中，MZI阵列中的相移器由多个可调谐的过耦合微环谐振器代替，来实现并行计算，可并行计算的波长通道数由微环谐振器数量决定；非线性模块由多个级联的Add‑drop型微环谐振器构成，通过微环谐振器的非线性效应实现非线性输出；输出层对隐藏层输出信号进行光电转换；本发明能够解决目前芯片存在的集成度和并行计算能力不足的问题。