一种利用阵列激光器的光子计算阵列及方法与流程

本发明涉及光子计算，具体地，本发明涉及一种利用阵列激光器的光子计算阵列及方法。

背景技术：

1、光子计算结构具有高速、并行等特性，在处理线性计算上有突出的优势，成为当前国际研究的一个热点。人们采用光波导微纳结构、微透镜阵列等新型光学材料搭建光子计算芯片，应用到不同场景中。

2、例如，专利申请cn117148496a公开了大规模不同层光子计算阵列互连的光子计算芯片。其包括衬底和集成的光子计算阵列，光子计算阵列的每个不同层的输入行波导的输入侧均各通过模斑转换器与光分束器连接，每个不同层的输出列波导的输出侧均各通过模斑转换器与光合束器连接。

3、再例如，专利申请cn117234276a公开了用于片上大规模矩阵乘法运算的混合光子计算单元、计算方法及计算阵列，将基于载流子光吸收效应的电光调制器与基于相变材料的电光调制器集成在同一个光子计算单元中形成混合光子计算单元，来兼容不同的应用场景。

4、其中，与电子芯片比较，光子芯片具有独特的优势，例如超高传输速度、超高并行性、超高带宽与超低传输功耗等。

5、但是，随着人工智能、大数据时代的到来，对于光子芯片的高计算性能、小尺寸等需求越来越高。例如，由于要用于复杂的ai推理计算，这将导致计算阵列中的光器件数量成倍增多，如要达到不错的性能至少需要上万个光器件，这也会带来更复杂的结构和更大的尺寸。为了实现可编程，这将要求芯片具有更高集成度。

6、然而，上述要求也将对芯片生产工艺、工艺的整体稳定性以及生产良率均带来极高的挑战，同时也会导致生产成本非常高。

7、因此，当前亟需一种结构更简单、尺寸更小的计算阵列。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种利用阵列激光器的光子计算阵列，部分地解决或缓解现有技术中的上述不足，能够缩减计算单元的尺寸，用于推理。

2、为了解决上述所提到的技术问题，本发明具体采用以下技术方案：

3、本发明的第一方面，在于提供一种利用阵列激光器的光子计算阵列，包括：

4、m列输出列线路，所述m列输出列线路上分别设置有n个计算单元，以形成有n*m个计算单元的光子计算阵列，所述计算单元包括：光波导，以及沉积在所述光波导上的相变材料层；n*m个激光器，且n*m个所述激光器分别与对应的所述计算单元相连接；

5、与所述光子计算阵列相连接的相变材料监测模块，所述相变材料监测模块包括：

6、预算单元，用于采用预设的特定矩阵乘法利用所述n*m个计算单元进行至少一次计算；

7、第一输出矩阵单元，用于分别获取多个所述相变材料层在运行当前所述特定矩阵乘法时所输出的多个第一电流值，并根据所述多个第一电流值确定与所述特定矩阵乘法对应的第一输出矩阵；

8、第一差异值计算单元，用于采用损失函数分别计算至少一个第二输出矩阵与所述第一输出矩阵的至少一个第一差异值；其中，在所述相变材料层完成预调制之后的第一工作时间内，将采用所述特定矩阵乘法在所述n*m个计算单元完成至少一次计算，并根据当前输出的多个第二电流值确定与所述特定矩阵乘法相对应的所述第二输出矩阵；

9、决策单元，用于当至少一个第一差异值大于预设的第一阈值时，则向用户发出对应的提示信号。

10、在一些实施例中，与所述激光器相连接的独立转换模块，所述独立转换模块包括：第一转换单元，所述第一转换单元被配置为用于向对应的所述计算单元发送具有第一光脉冲功率和第一脉冲宽度的第一光脉冲信号p1，以及具有第二光脉冲功率和第二脉冲宽度的至少一个第二光脉冲信号p2，从而使得处于非晶态的相变材料中的特定部分转换为晶态；其中，所述第一光脉冲功率大于所述第二光脉冲功率；且所述第一脉冲宽度小于所述第二脉冲宽度。

11、在一些实施例中，所述独立转换模块还包括：

12、第二转换单元，所述第二转换单元被配置为用于向对应的所述计算单元发送具有第三光脉冲功率和第三脉冲宽度的第三光脉冲信号p3，以及具有第四光脉冲功率和第四脉冲宽度的至少一个第四光脉冲信号p4，从而使得处于晶态的相变材料中的特定部分转换为非晶态；其中，所述第三光脉冲功率大于所述第四光脉冲功率；且所述第三脉冲宽度小于所述第四脉冲宽度。

13、在一些实施例中，所述计算单元在所述激光器和所述计算单元之间还设置有光栅耦合器，所述光栅耦合器用于将所述激光器输出的光信号有效地耦合至所述光波导中。

14、在一些实施例中，当大于所述第一阈值的所述第一差异值的数量小于或等于预设的第一数量时，则对所述计算阵列发出修正信号。

15、在一些实施例中，所述相变材料监测模块还包括：

16、修正单元，用于采用第一规则根据所述第一输出矩阵c和所述第二输出矩阵g计算得到用于修正的参数矩阵w，其中，所述第一规则要求：第二输出矩阵g =第一输出矩阵c*参数矩阵w；根据所述参数矩阵w形成修正信号，所述修正信号包括：对应至少一个所述计算单元的输出电流进行修正的修正值。

17、在一些实施例中，修正单元还用于根据第二规则计算得到第四输出矩阵c’，所述第二规则为：第四输出矩阵c’=第一输出矩阵c* w-1；计算所述第四输出矩阵c’和所述第一输出矩阵c之间各个元素的差值；根据所述差值确定对应各个所述计算单元的修正值。

18、在一些实施例中，当大于所述第一阈值的所述第一差异值数量大于预设的第一数量时，则向所述计算阵列发出建议停止信号。

19、在一些实施例中，所述损失函数包括以下一种或多种：

20、绝对误差损失函数、平方损失函数、交叉熵损失函数以及由有理函数和/或初等函数组合而成的损失函数。

21、本发明另一方面还提供了一种利用阵列激光器的光子计算阵列方法，包括步骤：

22、s200提供光子计算阵列，所述光子计算阵列包括：n*m个计算单元，所述计算单元包括：光波导，以及沉积在所述光波导上的相变材料层，且所述相变材料层上还设置有保护层；n*m个激光器，且n*m个所述激光器分别与对应的所述计算单元相连接；

23、s201采用预设的特定矩阵乘法利用所述n*m个计算单元进行至少一次计算；

24、s202分别获取多个所述相变材料层在运行当前所述特定矩阵乘法时所输出的多个第一电流值，并根据所述多个第一电流值确定与所述特定矩阵乘法对应的第一输出矩阵；

25、s203采用损失函数分别计算至少一个第二输出矩阵与所述第一输出矩阵的至少一个第一差异值；其中，在所述相变材料层完成预调制之后的第一工作时间内，将采用所述特定矩阵乘法在所述n*m个计算单元完成至少一次计算，并根据当前输出的多个第二电流值确定与所述特定矩阵乘法相对应的所述第二输出矩阵；

26、s204当至少一个第一差异值大于预设的第一阈值时，则向用户发出对应的提示信号。

27、有益技术效果：

28、针对低功耗（即单个计算单元的计算功耗相对较小）且需要大规模部署进行ai推理的计算场景，本技术提出了一种能够在反复切换过程中精准调制、修正相变材料的权重的多级验证工艺，以通过简单的信号修正（如对其中一个或多个相变材料层的输出电流或者输出信号进行局部修正）提升计算结果的可靠性。

29、本技术进一步地通过多重验证、修正机制确保相变材料层在频繁切换下的计算准确性，以能够在不同推理场景中进行可靠的频繁切换。

30、本技术中所提出的基于多重验证所实现的修正机制能够尽可能地避免材料缺陷（如因前期的工艺制备问题，或者材料使用寿命所导致的材料缺陷避）对计算过程的影响。并且，本技术所采用的修正机制能够提升对材料缺陷的包容性，从而在一定程度上减小工艺制备的要求，降低工艺制备难度与成本。