(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210102732.6
(22)申请日 2022.01.27
(71)申请人 浙江大学
地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路
38号
(72)发明人 姚偌云 李玉苗 潘炜炜 熊婉姝
吉晨
(74)专利代理机构 北京清亦华知识产权代理事
务所(普通合伙) 11201
代理人 杜月
(51)Int.Cl.
G02B 6/12(2006.01)
G06N 3/067(2006.01)
(54)发明名称
益智玩具七巧板
(57)摘要
本发明公开了一种片上集成的全光神经网
至少两个激光器，用于生成多幅值的光计算输入高温超导电机
脉冲信号；交叉增益调制模块，包括基于半导体
光放大器的马赫‑曾德尔干涉仪SOA ‑MZI模块和
半导体光放大器SOA模块，用于基于SOA ‑MZI模块
和SOA模块的交叉增益调制，根据非线性激活
Sigmoid函数对多幅值的光计算输入脉冲信号进
行波长转换，以输出均衡幅值的脉冲光信号；阈
值调节模块，用于调节SOA ‑MZI模块和SOA模块中
SOA的饱和状态，以调节Sigmoid函数的阈值；光
子集成芯片基底，作为所述全光神经网络光计算
芯片的芯片基底。本发明采用全光单片集成技
术，实现了高速率、低功耗、低成本、高集成度的
芯片级全光结构的神经网络光计算。权利要求书2页 说明书8页 附图1页CN 114325932 A 2022.04.12
C N 114325932
A
1.一种片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，包括：
多幅值脉冲光源模块，包括至少两个激光器，用于生成多幅值的光计算输入脉冲信号；
交叉增益调制模块，包括基于半导体光放大器的马赫‑曾德尔干涉仪SOA‑MZI模块和半导体光放大器SOA模块，用于基于所述SOA‑MZI模块和所述SOA模块的交叉增益调制，根据非线性激活Sigmoid函数对所述多幅值的光计算输入脉冲信号进行波长转换，以输出均衡幅值的脉冲光信号；
阈值调节模块，用于调节所述SOA‑MZI模块和所述SOA模块中SOA的饱和状态，以调节所述Sigmoid函数的阈值；
光子集成芯片基底，作为所述全光神经网络光计算芯片的芯片基底，以实现所述多幅值脉冲光源模块、所述交叉增益调制模块、所述阈值调节模块的单片集成。
2.如权利要求1所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述多幅值脉冲光源模块，还包括：
相位调制模块，所述相位调制模块的输入端连接所述至少两个激光器的输出端，包括至少两个相位调制器PM，用于对与所述至少两个相位调制器对应的所述至少两个激光器输出的多波长高速脉冲光信号进行相位调制，得到至少两个幅值的脉冲光信号；
多模干涉耦合器MMI，所述MMI的输入端连接所述相位调制模块的输出端，用于将所述至少两个幅值的脉冲光信号耦合到单一波导上，得到多幅值的光计算输入脉冲信号。
3.如权利要求2所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述多幅值脉冲光源模块，包括至少两个激光器，用于生成多幅值的光计算输入脉冲信号，具体用于：改变所述至少两个激光器的输出功率，从而调节所述至少两个幅值的脉冲光信号在MMI中耦合到单一波导上时的权重；
根据所述权重确定所述多幅值的光计算输入脉冲信号。
4.如权利要求1所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述SOA‑MZI模块，包括：
第一1x2 MMI、第一支路、第二支路和第一2x1 MMI；
所述第一1x2 MMI的输入端连接所述阈值调节模块，所述第一1x2 MMI的输出端连接所述第一支路的输入端和所述第二支路的输入端；
所述第一2x1 MMI的输入端连接所述第一支路的输出端和所述第二支路的输出端，所述2x1 MMI的输出端连接所述SOA模块的输入端；
所述第一支路包括依次串联连接的第二2x1 MMI、第一SOA、第一PM和第二1x2 MMI；
所述第二支路包括依次串联连接的第三2x1 MMI、第二SOA、第二PM和第三1x2 MMI。
5.如权利要求4所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述阈值调节模块，包括第一激光器和第二激光器；
仪用放大器所述第一激光器的输出端连接所述第一1x2 MMI的输入端；
所述第二激光器的输出端连接所述第二支路的输入端。
6.如权利要求4所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述交叉增益调制模块，还包括：
信号控制模块，所述信号控制模块的输入端连接所述多幅值脉冲光源模块的输出端，所述信号控制模块的第一输出端连接所述第一支路的输入端，所述信号控制模块的第二输出端连接所述第二支路的输出端；用于调节所述多幅值的光计算输入脉冲信号进入所述第
一支路和所述第二支路的强度大小，进而调节所述Sigmoid函数的非线性区域的曲线斜率和范围大小。
7.如权利要求6所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述信号控制模块包括：第三SOA、第四1x2 MMI和第四SOA；
所述第三SOA的输入端连接所述多幅值脉冲光源模块的输出端，所述第三SOA的输出端连接所述第四1x2 MMI的输入端，用于调节所述Sigmoid函数的非线性区域的范围大小；
所述第四1x2 MMI的第一输出端连接所述第四SOA的输入端，所述第四1x2 MMI的第二输出端连接第二支路的输出端；
所述第四SOA的输出端连接所述第一支路的输入端，用于调节所述Sigmoid函数的非线性区域的曲线斜率。
8.如权利要求1所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述SOA模块包括滤波模块
花生采摘机、第四2x1 MMI和第五SOA；
所述滤波模块的输入端连接所述SOA‑MZI模块的输出端，所述滤波模块的输出端连接所述第四2x1 MMI的输入端，所述第四2x1 MMI的输出端连接所述第五SOA的输入端；
所述阈值调节模块还包括第三激光器；所述第三激光器的输出端连接所述第四2x1 MMI的输入端。
晁错教案9.如权利要求1所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述光子集成芯片基底包括III‑V族化合物半导体材料，所述III‑V族化合物半导体材料包括InP、GaAs、AlAs、InGaAsP、InGaAlAs和InGaAs中的任一种。
10.如权利要求1所述的片上集成的全光神经网络光计算芯片，其特征在于，所述交叉增益调制模块，用于根据非线性激活Sigmoid函数对所述多幅值的光计算输入脉冲信号进行波长转换，以输出均衡幅值的脉冲光信号时，具体用于：
比较所述多幅值的光计算输入脉冲信号的幅值与所述Sigmoid函数的阈值；
若所述幅值小于所述阈值，则所述交叉增益调制模块输出均衡低幅值的脉冲光信号；
若所述幅值不小于所述阈值，则所述交叉增益调制模块输出均衡高幅值的脉冲光信号。
一种片上集成的全光神经网络光计算芯片
技术领域
[0001]本发明涉及半导体光电子技术领域，尤其涉及一种片上集成的全光神经网络光计算芯片。
背景技术
[0002]随着当今信息科学的高速发展，从图像处理、语音识别到人工智能技术以及深度学习应用等领域，许多重要的计算任务都离不开类脑神经网络计算的软件实现。神经网络计算是一种类比于人脑神经元的计算方法，它由众多神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
[0003]传统的神经网络计算是以集成电路(IC)芯片为载体的电子神经网络，是基于冯·诺依曼体系结构建造的“电子+逻辑”信息处理模式，由两个相互独立的存储单元和处理器单元组成，在物理上分离了内存和处理的核心计算功能，导致存储器与计算单元之间产生大量潮汐性数据荷载，从而降低了计算速率，增加了单次计算能耗。此外，电子神经网络计算还有以下两方面先天缺陷：一是信号之间容易相互干扰，对高密度连接的神经网络计算带来一定的困难；二是能源需求太高，导致计算成本偏高。受限于电子器件的先天固有极限，传统的电子神经网络很难再进一步提高计算速率和功率效率。
[0004]为了突破电子神经网络计算方法的技术桎梏，提出了光子技术的神经网络计算方法，采用光子作为信息处理及传输的基本载体，即神经网络光计算。神经网络光计算是一种结合光电子器件的神经网络计算方式，它在器件层面需要具备线性加权和非线性激活的功能，线性加权需要大规模的矩阵计算，非线性激活单元可实现矩阵计算无法实现的非线性计算，从而实现完整的神经网络计算。神经网络光计算采用光学互联来实现光学逻辑元件以及图像信息之间的三维联系，应用光学关联记忆实现图像相关、卷积、提取、符号代换、矩阵运算以及高密度信息存贮。相比于电子技术，神经网络光计算具有大带宽、低损耗及高传输信息量等优势，它从根本上改变了现代电子计算的结构体系，从而使实现高速率、低功耗、高集成度的芯片级全光结构的光计算成为可能。
发明内容
[0005]本发明实施例提供了一种片上集成的全光神经网络光计算芯片，解决了传统的电子神经网络计算速率低、能耗大、成本高且不易高密度集成的技术难题。
[0006]本发明实施例提供了一种片上集成的全光神经网络光计算芯片，包括：[0007]多幅值脉冲光源模块，包括至少两个激光器，用于生成多幅值的光计算输入脉冲信号；
包装与食品机械[0008]交叉增益调制模块，包括基于半导体光放大器的马赫‑曾德尔干涉仪SOA‑MZI模块和半导体光放大器SOA模块，用于基于所述SOA‑MZI模块和所述SOA模块的交叉增益调制，根据非线性激活Sigmoi
d函数对所述多幅值的光计算输入脉冲信号进行波长转换，以输出均衡幅值的脉冲光信号；
[0009]阈值调节模块，用于调节所述SOA‑MZI模块和所述SOA模块中SOA的饱和状态，以调节Sigmoid函数的阈值；
[0010]光子集成芯片基底，作为所述全光神经网络光计算芯片的芯片基底，以实现所述多幅值脉冲光源模块、所述交叉增益调制模块、所述阈值调节模块的单片集成。
[0011]可选地，在本发明的一个实施例中，所述多幅值脉冲光源模块，还包括：
[0012]相位调制模块，所述相位调制模块的输入端连接所述至少两个激光器的输出端，包括至少两个相位调制器PM，用于对与所述至少两个相位调制器对应的所述至少两个激光器输出的多波长高速脉冲光信号进行相位调制，得到至少两个幅值的脉冲光信号；[0013]多模干涉耦合器MMI，所述MMI的输入端连接所述相位调制模块的输出端，用于将所述至少两个幅值的脉冲光信号耦合到单一波导上，得到多幅值的光计算输入脉冲信号。[0014]可选地，在本发明的一个实施例中，所述多幅值脉冲光源模块，包括至少两个激光器，用于生成多幅值的光计算输入脉冲信号，具体用于：
[0015]改变所述至少两个激光器的输出功率，从而调节所述至少两个幅值的脉冲光信号在MMI中耦合到单一波导上时的权重；
[0016]根据所述权重确定所述多幅值的光计算输入脉冲信号。
[0017]可选地，在本发明的一个实施例中，所述SOA‑MZI模块，包括：第一1x2 MMI、第一支路、第二支路和第一2x1 MMI；
[0018]所述第一1x2 MMI的输入端连接所述阈值调节模块，所述第一1x2 MMI的输出端连接所述第一支路的输入端和所述第二支路的输入端；
[0019]所述第一2x1 MMI的输入端连接所述第一支路的输出端和所述第二支路的输出端，所述2x1 MMI的输出端连接所述SOA模块的输入端；
[0020]所述第一支路包括依次串联连接的第二2x1 MMI、第一SOA、第一PM和第二1x2 MMI；
[0021]所述第二支路包括依次串联连接的第三2x1 MMI、第二SOA、第二PM和第三1x2 MMI。
[0022]可选地，在本发明的一个实施例中，所述阈值调节模块，包括第一激光器和第二激光器；
[0023]所述第一激光器的输出端连接所述第一1x2 MMI的输入端；
[0024]所述第二激光器的输出端连接所述第二支路的输入端。
[0025]可选地，在本发明的一个实施例中，所述交叉增益调制模块，还包括：
[0026]信号控制模块，所述信号控制模块的输入端连接所述多幅值脉冲光源模块的输出端，所述信号控制模块的第一输出端连接所述第一支路的输入端，所述信号控制模块的第二输出端连接所述第二支路的输出端；用于调节所述多幅值的光计算输入脉冲信号进入所述第一支路和所述第二支路的强度大小，进而调节所述Sigmoid函数的非线性区域的曲线斜率和范围大小。
[0027]可选地，在本发明的一个实施例中，所述信号控制模块包括：第三SOA、第四1x2 MMI和第四SOA；
[0028]所述第三SOA的输入端连接所述多幅值脉冲光源模块的输出端，所述第三SOA的输出端连接所述第四1x2 MMI的输入端，用于调节所述Sigmoid函数的非线性区域的范围大
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