一种基于双功能微环谐振器的紧凑高效光子卷积神经网络加速器

    公开(公告)号:CN118821862B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202410807969.3

    申请日:2024-06-21

    Abstract: 本发明提供一种基于双功能微环谐振器的紧凑高效光子卷积神经网络加速器,包括:多个瓦片,各个瓦片与光路由器进行通信;瓦片包括:光学矩阵向量乘法模块和非线性模块;光学矩阵向量乘法模块包括:输入信号模块、光学矩阵向量运算模块以及输出信号模块;输入信号模块包括:激光器阵列、波分复用器和分光器;激光器阵列产生n个不同波长的连续光信号;波分复用器将n个不同波长的连续光信号复用到同一波导得到复用光信号;分光器将复用光信号进行分光得到k路分光信号;光学矩阵向量运算模块通过嵌入的PN结对输入分光信号进行调制,通过添加的GST模拟权重,将k路调制光信号转换成电信号;非线性模块对k个电信号进行非线性运算得到计算结果。

    一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法

    公开(公告)号:CN119963897A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510023170.X

    申请日:2025-01-07

    Abstract: 本发明属于人工智能领域,特别涉及一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法,包括下载遥感数据集并根据遥感场景图像数据集中遥感场景图像的类别将遥感场景图像数据集划分为训练集、验证集;建立基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型;利用基于任务的元学习训练策略对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元训练,在训练的同时,通过验证任务对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元验证,保存性能最佳的模型;利用性能最佳的模型对遥感图像进行分类。本发明可以有效缓解单原型网络对无关背景信息过度使用、无法有效捕获场景图像类特征的问题。

    一种基于片上多维复用和相变材料的高通量低能耗光学卷积运算器

    公开(公告)号:CN119882924A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411892170.5

    申请日:2024-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于片上多维复用和相变材料的高通量低能耗光学卷积运算器,旨在解决现有光学神经网络加速器在能耗、吞吐量和计算效率方面的局限性。传统光学计算架构通常采用单一维度的复用,这使得光学计算的规模受限。本发明通过创新性的波长与模式的混合复用技术,在同一芯片中实现多个计算通道的并行处理,有效提升了并行计算的规模,提升算力。此外,该光学卷积运算器利用非易失性相变材料GSST进行权重存储,能够突破冯·诺依曼架构的局限实现光学存算一体,从而进一步降低功耗,提升计算能效。

    一种基于双功能微环谐振器的紧凑高效光子卷积神经网络加速器

    公开(公告)号:CN118821862A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410807969.3

    申请日:2024-06-21

    Abstract: 本发明提供一种基于双功能微环谐振器的紧凑高效光子卷积神经网络加速器,包括:多个瓦片,各个瓦片与光路由器进行通信;瓦片包括:光学矩阵向量乘法模块和非线性模块;光学矩阵向量乘法模块包括:输入信号模块、光学矩阵向量运算模块以及输出信号模块;输入信号模块包括:激光器阵列、波分复用器和分光器;激光器阵列产生n个不同波长的连续光信号;波分复用器将n个不同波长的连续光信号复用到同一波导得到复用光信号;分光器将复用光信号进行分光得到k路分光信号;光学矩阵向量运算模块通过嵌入的PN结对输入分光信号进行调制,通过添加的GST模拟权重,将k路调制光信号转换成电信号;非线性模块对k个电信号进行非线性运算得到计算结果。

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