[发明专利]一种光计算装置、系统以及计算方法

说明书

一种光计算装置、系统以及计算方法，该光计算装置包括线性运算模块、第一延时模块以及耦合器。线性运算模块可以接收第一组光信号以及第一电信号，并根据第一电信号对第一组光信号进行调制以输出第二组光信号。线性运算模块后续还可以接收第三组光信号以及第二电信号，并根据第二电信号对第三组光信号进行调制以输出第四组光信号。第一延时模块可以调整第二组光信号的时延，耦合器将延时后的第二组光信号与第四组光信号合并为第五组光信号，第五组光信号指示第一组数据与第一部分权重以及第二部分权重进行乘加运算后的第一计算结果。针对该光计算系统，只需调整输入的光信号以及电信号就可以实现不同的乘加运算，保证了光计算系统的效率。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种光计算装置、系统以及计算方法。

背景技术

神经网络模型，例如卷积层和全连接层，通常需要进行大量的数据运算，并且在数据运算过程中，还需要存储大量的过程数据。为了提升神经网络模型的运算速度，可以借助光计算系统实现神经网络模型的数据运算过程，获得最终的运算结果。

光计算系统按照其实现形式可以分为空间光计算系统和片上光计算系统两类。其中，空间光计算系统以4F光学系统为主，依托傅里叶光学变换实现卷积运算，模拟卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)等神经网络模型，但是这种光计算系统在速度和体积上均不占优势。而片上光计算系统是以硅基光子集成技术为基础，主要利用马赫-曾德调制器(mach zehnder interferometer，MZI)等光学器件构建光学乘加器，实现卷积运算，但这类光计算系统包括有限数量的MZI，需要进行多次乘加迭代才能实现乘加运算，且片上光计算系统利用加热电极调整光信号的相位，使得片上光计算系统容易存在热串扰，降低了运算的准确性，使得整个片上光计算系统的效率较差。

发明内容

本申请提供一种光计算装置、系统以及计算方法，用以提供一种效率较高的光计算系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种光计算装置，该光计算装置包括线性运算模块、第一延时模块以及耦合器。

线性运算模块可以接收用于指示第一组数据的第一组光信号，还可以接收指示第一权重中的第一部分权重值的第一电信号。线性运算模块根据第一电信号对第一组光信号进行调制以输出第二组光信号，其中，第二组光信号用于指示第一组数据与第一部分权重值的计算结果，第一权重为第一神经网络层的权重。

线性运算模块后续还可以接收用于指示第一组数据的第三组光信号，以及指示第一权重中的第二部分权重值的第二电信号。线性运算模块根据第二电信号对第三组光信号进行调制以输出第四组光信号，其中，第四组光信号用于指示第一组数据与第二部分权重值的计算结果。

第一延时模块可以调整第二组光信号的时延；之后，耦合器可以将延时后的第二组光信号与第四组光信号合并为第五组光信号，其中，第五组光信号指示第一组数据与第一部分权重以及第二部分权重进行乘加运算后的第一计算结果。

通过上述光计算装置，该光计算装置中线性运算单元可以通过先后接收多组光信号和电信号与耦合器、第一延时模块配合输出可以指示乘加运算的计算结果的一组光信号。在该光计算装置中，只需调整输入多组光性以及电信号就可以实现不同的乘加运算，且在光计算装置中不需要借助加热电极的方式实现光信号相位的调整，保证计算的准确性，进而保证光计算装置的效率。

在一种可能的设计中，光计算装置中还可以包括过滤模块，光计算装置除了乘加运算，还可以借助过滤模块实现池化操作。以光计算装置对第六组光信号进行池化操作为例进行说明。线性运算模块可以接收第六组光信号，以及指示第二权重的第三电信号，其中，第六组光信号用于指示第一组数据与第一权重进行乘加运算后的第二计算结果，其中，第二计算结果可以包含第一计算结果，第二权重为第二神经网络层的权重。