近日，Nature子刊《Nature Communications》發(fā)表題目為“TOPS-speed complex-valued convolutional accelerator for feature extraction and inference”（萬億次速率的復(fù)值卷積加速器用于特征提取與推理）的學術(shù)論文。該研究實現(xiàn)了世界首個萬億次速率的復(fù)值光子卷積加速器，并將提出的計算硬件應(yīng)用于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的計算與推理。第一作者為北京郵電大學博士后白云平，北京郵電大學電子工程學院徐坤教授、徐興元研究員與澳大利亞斯維本科技大學 David J. Moss 教授為本文通訊作者。
相較于實值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理幅度和相位信息方面具有顯著優(yōu)勢，在雷達、通信、機器人視覺和醫(yī)學檢測等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。然而，當前復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多基于馮?諾依曼架構(gòu)的電子硬件運行，其算力與能耗難以滿足海量遙感數(shù)據(jù)處理需求。相比之下，光學神經(jīng)形態(tài)的計算硬件以超高的處理帶寬（>10THz）和極低的能耗（2.5×10-19焦耳/操作），在實現(xiàn)大規(guī)模高并行矩陣計算方面展示出巨大潛力。但此前尚無用于高維度高速復(fù)值數(shù)據(jù)計算處理的光子計算硬件方案。
在本研究中，為了高效高速處理復(fù)值數(shù)據(jù)，研究團隊設(shè)計了一種新型萬億次速率（TOPS）的復(fù)值卷積計算架構(gòu)，該方案專注于實現(xiàn)如圖1所示的復(fù)值數(shù)據(jù)（如波動信號）的高效特征提取和推理，探索并證明光學神經(jīng)形態(tài)硬件在復(fù)值卷積計算架構(gòu)中的硬件優(yōu)勢。該方案通過結(jié)合“基于高速幅相調(diào)制的復(fù)值數(shù)據(jù)輸入技術(shù)”與“基于集成克爾微梳的復(fù)值卷積權(quán)重合成技術(shù)”，成功實現(xiàn)了單核每秒超過2 TOPS的計算速度。隨后，研究團隊將提出的復(fù)值光子卷積計算加速器應(yīng)用于復(fù)值SAR圖像、醫(yī)學紅細胞圖像的處理，展示了其在雷達、通信、衛(wèi)星成像以及醫(yī)學識別等相位敏感任務(wù)中的潛在影響力。
圖：復(fù)值光子卷積計算硬件加速遙感數(shù)據(jù)推理概念圖
本研究有望進一步拓展到更多具有大容量快速處理需求的應(yīng)用場景中，推動新一代類腦計算硬件與更多領(lǐng)域的深度融合與發(fā)展。
