【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光计算，尤其涉及光学卷积计算装置。
技术介绍
1、卷积神经网络(cnn)是一类强大的人工神经网络，用于进行图像识别等，可以在提高神经网络准确度的基础上，大幅度减小权重参数个数，减小了神经网络训练困难度，可以使其往更深层的神经网络发展，卷积神经网络中的核心运算卷积，在计算机中实现时，是将卷积运算分解为多次矩阵乘法运算，对于卷积运算和矩阵乘法这种并行式运算结构，对计算机的冯诺依曼架构都是很消耗算力的。
2、光计算利用光自身特性，并行度高，功耗低，运算速度快，使得光芯片易于做并行式运算，然而目前的实现方案，如mzi网格和mrr权重库，均需在配置权重之前执行一个校准过程，再配置。且由于其采用多调制器或多波长光源，限制了芯片集成度，阻碍了大规模神经网络的应用。因此，现有的光计算方式均存在低速率且高功耗的问题，不但会影响采用卷积神经网络进行图像处理的效率，还会大幅消耗计算机的算力。
技术实现思路
1、鉴于此，本申请实施例提供了一种光学卷积计算装置，包括：片上集成设置的光源模块、可编程fir滤波器和检测模块；
2、所述光源模块包括两路输出，一路用于根据目标光源输出加载第一组向量数据的中间光信号，另一路用于根据所述目标光源输出未添加调制信号的光载波，其中，所述目标光源包括：单波长光源；
3、所述可编程fir滤波器用于接收所述中间光信号，并加载基于该可编程fir滤波器的抽头自配置得到的作为权重向量的第二组向量数据，输出离散的各个光信号并生成对应的目标光信
4、所述检测模块用于接收所述目标光信号和所述未添加调制信号的光载波，并探测得到所述光信号和所述未添加调制信号的光载波对应的用于表示向量卷积计算结果的光功率数据。
5、进一步地，所述光源模块包括：单波长光源模块；
6、所述单波长光源模块包括：依次连接的激光器、第一分束器和第一调制器；
7、其中，所述激光器用于发出作为所述单波长光源的单路的单波长光载波；
8、所述第一分束器用于将单路的所述单波长光载波分为两路，得到一路直接输出的未添加调制信号的单波长光载波和另一路传输至所述第一调制器的单波长光载波；
9、所述第一调制器用于对所述第一分束器传输的单波长光载波加载第一组向量数据，并对应输出中间光信号。
10、进一步地，所述目标光源还包括：多波长光源；相对应的，所述光源模块包括：多波长光源模块；
11、所述多波长光源模块包括：依次连接的光频梳源、第二分束器、第一波分解复用器、调制器阵列和波分复用器；
12、其中，所述光频梳源用于发出作为所述多波长光源的单路的多波长光载波；
13、所述第二分束器用于将单路的所述多波长光载波分为两路，得到一路直接输出的未添加调制信号的多波长光载波和另一路传输至所述波分解复用器的多波长光载波；
14、所述第一波分解复用器用于将所述第二分束器传输的多波长光载波分为多路的单波长光载波；
15、所述调制器阵列用于对多路的单波长光载波分别加载各个第一组向量数据，并对应输出各个所述单波长光载波各自对应的单波长中间光信号；
16、所述波分复用器用于将各个所述单波长中间光信号复用成一路多波长的中间光信号。
17、进一步地，所述调制器阵列包括：多个第二调制器，且所述第二调制器的数量与所述多波长光载波的波长数量相同；
18、每个所述第二调制器分别用于对所述第一波分解复用器传输的一个单波长光载波加载一个所述第一组向量数据。
19、进一步地，所述可编程fir滤波器包括：依次连接的第三分束器、移相器阵列、延迟线阵列和合束器组；所述第三分束器与所述光源模块连接，所述合束器组与所述检测模块连接；
20、所述第三分束器用于将所述中间光信号分为多路以得到多路光信号，其中，每路的功分比可调以自配置所述可编程fir滤波器的抽头系数的幅值；
21、所述移相器阵列用于对所述第三分束器输出的多路光信号的每路相位进行调节以自配置所述抽头系数的相位，进而实现通过所述抽头系数对所述中间光信号加载第二组向量数据；
22、所述延迟线阵列用于对所述移相器阵列输出的多路光信号进行离散延迟，得到多路经延时加权的光信号；
23、所述合束器组用于将所述延迟线阵列输出的多路经延时加权的光信号合为一路以输出对应的目标光信号，其中，该目标光信号的光场为多路经延时加权的光信号的光场的叠加结果。
24、进一步地，所述第三分束器采用可编程mzi阵列；
25、所述可编程mzi阵列包括多个依次连接的mzi单元，且首个mzi单元中包含有一个mzi；其他的mzi单元中的mzi的数量均为其前一个mzi单元中的mzi数量的2倍；
26、其中，除最后一个mzi单元之外，其他的mzi单元中的每个所述mzi均连接至其后一个mzi单元中的两个mzi。
27、进一步地，所述合束器组包括多个依次连接的合束器单元，且最后一个合束器单元中包含有一个第一合束器；其他的合束器单元中的第一合束器的数量均为其后一个合束器单元中的第一合束器数量的2倍；
28、其中，除首个合束器单元之外，其他的合束器单元中的每两个第一合束器均连接至其后一个合束器单元中的一个第一合束器。
29、进一步地，所述移相器阵列包括：多个第一移相器，且所述第一移相器的数量与所述第三分束器输出的多路光信号的数量相同；
30、所述延迟线阵列包括：多个延迟线，且所述延迟线的数量与所述第三分束器输出的多路光信号的数量相同。
31、进一步地，所述检测模块包括：单波长检测模块；
32、所述单波长检测模块包括：依次连接的第二移相器、第二合束器和第一探测器；所述第二合束器与所述光源模块连接，所述第二移相器与所述可编程fir滤波器连接；
33、所述第二移相器用于接收所述目标光信号并改变所述目标光信号的相位差；
34、所述第二合束器用于对所述第二移相器输出的目标光信号和所述光源模块输出的所述未添加调制信号的光载波合为一路，得到对应的合成信号；
35、所述第一探测器用于探测得到所述合成信号的用于表示向量卷积计算结果的光功率数据。
36、进一步地，所述目标光源还包括：多波长光源；相对应的，所述检测模块包括：多波长检测模块；
37、所述多波长检测模块包括：依次连接的第三移相器、第三合束器、第二波分解复用器和探测器阵列；所述第三合束器与所述光源模块连接，所述第三移相器与所述可编程fir滤波器连接，所述探测器阵列中设有多个第二探测器；
38、所述第三移相器用于接收所述目标光信号并改变所述目标光信号的相位差；
39、所述第三合束器用于对所述第三移相器输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光学卷积计算装置，其特征在于，包括：片上集成设置的光源模块、可编程FIR滤波器和检测模块；
2.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述光源模块包括：单波长光源模块；
3.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述目标光源还包括：多波长光源；相对应的，所述光源模块包括：多波长光源模块；
4.根据权利要求3所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述调制器阵列包括：多个第二调制器，且所述第二调制器的数量与所述多波长光载波的波长数量相同；
5.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述可编程FIR滤波器包括：依次连接的第三分束器、移相器阵列、延迟线阵列和合束器组；所述第三分束器与所述光源模块连接，所述合束器组与所述检测模块连接；
6.根据权利要求5所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述第三分束器采用可编程MZI阵列；
7.根据权利要求5所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述合束器组包括多个依次连接的合束器单元，且最后一个合束器单元中包含有一个第一合束器；其他的合束器单
8.根据权利要求5所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述移相器阵列包括：多个第一移相器，且所述第一移相器的数量与所述第三分束器输出的多路光信号的数量相同；
9.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述检测模块包括：单波长检测模块；
10.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述目标光源还包括：多波长光源；相对应的，所述检测模块包括：多波长检测模块；
...【技术特征摘要】
1.一种光学卷积计算装置，其特征在于，包括：片上集成设置的光源模块、可编程fir滤波器和检测模块；
2.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述光源模块包括：单波长光源模块；
3.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述目标光源还包括：多波长光源；相对应的，所述光源模块包括：多波长光源模块；
4.根据权利要求3所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述调制器阵列包括：多个第二调制器，且所述第二调制器的数量与所述多波长光载波的波长数量相同；
5.根据权利要求1所述的光学卷积计算装置，其特征在于，所述可编程fir滤波器包括：依次连接的第三分束器、移相器阵列、延迟线阵列和合束器组；所述第三分束器与所述光源模块连接，所述合束器组与所述检测模块连接；
6.根...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。