【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡高速發(fā)展的背景下，大規(guī)模的矩陣運算與頻繁的數(shù)據(jù)迭代給傳統(tǒng)電子處理器帶來了巨大壓力。光電混合計算通過光學處理與電學處理的協(xié)同集成，展現(xiàn)出顯著的計算性能，然而實際應用受限于訓練與推理環(huán)節(jié)分離、離線權(quán)重更新等問題，造成信息熵劣化、計算精度下降，導致推理準確度低。
 

　　中國科學院半導體研究所李明研究員團隊提出了一種基于相位像素陣列的可編程光學處理單元(OPU)，并結(jié)合李雅普諾夫穩(wěn)定性理論實現(xiàn)了對OPU的靈活編程。在此基礎上，該團隊構(gòu)建了一種端到端閉環(huán)光電混合計算架構(gòu)(ECA)，通過硬件—算法協(xié)同設計，實現(xiàn)了訓練與推理的全流程閉環(huán)優(yōu)化，有效補償了信息熵損失，打破了光計算中計算精度與準確度之間的強耦合關系。
 

 

　　該架構(gòu)通過噪聲自學習機制，實現(xiàn)了光學與電學參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化與自適應計算精度補償。實驗結(jié)果表明，采用4-bit的OPU時，ECA在MNIST手寫數(shù)字識別任務(計算機視覺領域的經(jīng)典任務)上的推理準確率達到90.8%，接近8-bit傳統(tǒng)計算架構(gòu)(TCA)的理論極限(90.9%)，這表明光計算系統(tǒng)在低硬件精度仍能實現(xiàn)高精度推理，為高性能計算架構(gòu)的設計提供了新思路。
 

 

　　該OPU支持30.67 GBaud/s的運算速率，實現(xiàn)981.3 GOPS的計算能力與3.97 TOPS/mm²的計算密度。理論分析表明，該結(jié)構(gòu)可進一步擴展至128×128規(guī)模，計算能力可達1,005 TOPS，計算密度為4.09 TOPS/mm²，能效可達37.81 fJ/MAC，顯示出其在微波光子信號處理、光通信與神經(jīng)形態(tài)人工智能等領域的應用潛力。
 

　　相關研究成果以“End-to-End Closed-loop Optoelectronic Computing Breaking Precision-Accuracy Coupling”為題發(fā)表于《先進光子學》(Advanced Photonics)。半導體所博士生李俊燊與博士后孟祥彥為共同第一作者，半導體所李明研究員、石暖暖研究員與西班牙瓦倫西亞理工大學José Capmany教授為共同通訊作者。
 

　　該研究得到了國家自然科學基金、北京市自然科學基金、中國博士后科學基金、中國科學院國際合作計劃等項目的支持。