面向光神经网络的硅基光子器件及系统的关键技术研究

来源 :浙江大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lu_bright_zhang
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大数据时代推动了人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法的蓬勃革新,同时对支撑AI技术的计算硬件架构和系统提出了更高的性能要求。由于光传输具备大带宽、低损耗、低延时、低功耗和高并行度等优势,光计算以及光神经网络有望在多方面应对目前AI技术发展所面临的能耗和计算效率的挑战,成为未来AI计算硬件架构的主流实现方式之一。硅基材料体系具有CMOS兼容、高集成度、可实现光电单片集成等优点,能够实现大规模集成且具有良好拓展性的光神经网络集成回路。因此,本文将对面向光神经网络的硅基光子器件及系统的关键技术展开系统性的研究。硅基光神经网络的实现方式在于,用光子作为物理载体构建AI计算中的基本计算单元,主要包括矩阵-向量乘的线性矩阵计算与非线性激活函数两部分。为实现上述计算单元的片上集成及其大规模可重构和可拓展,本文以结构紧凑且低功耗的微环谐振器作为基础器件,同时引入波分复用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)技术,设计并制备了硅基线性矩阵计算和硅基全光非线性激活器,从而实现了一种硅基非相干光神经网络架构;在此基础上完成了该架构在分布式光纤传感中实时温度感知的应用,为光神经网络的实现方式和应用场景提供了新方案。围绕上述研究思路,本文的主要研究内容和创新点如下:1.提出了基于内嵌等臂马赫-增德尔干涉仪的微环谐振器(Mach-Zehnder Interferometer Embedded Microring Resonator,MZER)结构的硅基非相干光线性矩阵计算,解决了该计算架构中存在的多波长切换时通道阻塞问题,同时解决了权重的高精度表征问题。(1)MZER结构的“无阻塞”功能实现:通过调节内嵌MZI臂上相位差来改变微环的谐振状态,从而能在谐振状态关闭时实现传输干路上权重配置波长的“无阻塞”切换。该过程无需传统结构中必要的自由光谱范围(Free Spectral Range,FSR)对齐,操作简单灵活,大大降低了系统复杂度和硬件要求;而内嵌等臂MZI的设计拓展了器件的工作带宽,实验中展示了其对工艺误差和片上热串扰的高鲁棒特性。另外,所制备的四通道阵列的频谱性能在35.2 nm波长范围内保持一致,验证了阵列中各通道性能的一致性;且当频谱在单个FSR内均匀分布时,通道间串扰大于20 dB。(2)MZER结构的高精度权重配置实现:通过调节内嵌MZI臂上相位差能让器件下载端达到更高的通道消光比,从而实现操作简单、配置准确率高且表征达到6位比特精度的权重配置。四通道硅基MZER权重配置阵列的测试结果表明:在输入光功率为-4 d Bm时,每个通道的权重配置准确率和表征精度都能维持在5.5 Bits以上,且对应的权重配置准确率随输入光功率的增加能得到提升。2.在建立硅基器件非线性性能数值分析模型的基础上,提出了两种基于硅基直波导和硅基全通型微环谐振器的硅基全光非线性激活器,解决了光神经网络中非线性激活函数的全光实现问题,实现了网络中所需的多种非线性函数。通过对不同长度的硅基直波导和不同参数的硅基全通型微环谐振器进行非线性性能仿真与分析,验证了这两种硅基基础器件的输入输出光功率间满足不同的非线性函数关系,且符合神经网络中所需的非线性激活函数类型。在MNIST手写数字集识别应用中,基于硅基直波导和基于硅基微环谐振器的全光非线性激活器的识别准确率均能达到90%以上。3.在硅基非相干光神经网络架构的实现基础上,论文提出了将其作为硬件处理器解决分布式光纤传感中的实时温度感知问题,实现了高速、并行的传感信号处理。(1)针对分布式光纤传感中布里渊光时域反射仪(Brillouin Optical Time Domain Reflectometry,BOTDR)的实时温度感知应用,为了克服其传统算法存在的处理时间长、精度及鲁棒性不足等缺点,提出了一种基于小波卷积神经网络的BOTDR系统实时温度感知算法。通过仿真和测试验证了该算法具有更高的鲁棒性和感知精度,同时能大幅降低信号处理时间。(2)为了适配所构建的硅基非相干光神经网络,论文中进一步将小波卷积神经网络的规模和结构改进为三个小规模的硅基级联光神经网络,网络中仅包含线性矩阵计算和非线性激活两种算子,且网络规模不超过32个节点。测试结果表明硅基非相干光神经网络架构在BOTDR系统中的温度感知均方误差和标准差都能维持在1.5℃-2℃范围内,满足分布式光纤传感系统的性能需求。
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