本公開涉及光計算，尤其涉及一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)與架構(gòu)。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能和科學(xué)計算領(lǐng)域的快速發(fā)展，計算需求的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加。然而，現(xiàn)有的電子計算，其性能逐漸接近飽和狀態(tài)，難以有效應(yīng)對大規(guī)模復(fù)雜算法對算力和功耗的日益嚴(yán)苛需求。光在傳播過程中具備高通量、低延遲等天然優(yōu)勢，使用光子替代電子作為計算載體的光計算技術(shù)被視為打破現(xiàn)有計算瓶頸的關(guān)鍵。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

2、為此，本公開的第一個目的在于提出一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)。

3、本公開的第二個目的在于提出一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)的計算方法。

4、為達上述目的，本公開第一方面實施例提出了一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)，包括：

5、高能效信息編碼壓縮模塊，用于將輸入矩陣通過衍射編碼器件進行多路信息通道編碼壓縮，得到第一編碼向量；

6、可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊，用于將所述輸入矩陣通過相位調(diào)制器件或振幅調(diào)制器件進行多路信息可重構(gòu)的計算權(quán)重，得到第二編碼向量；

7、通用特征計算模塊，用于將所述第一編碼向量和所述第二編碼向量進行通用特征計算，得到特征向量；

8、高能效特征解碼表征模塊，用于將所述特征向量進行第一解碼表征，得到第一解碼向量，其中，所述高能效特征解碼表征模塊的結(jié)構(gòu)與所述高能效信息編碼壓縮模塊的結(jié)構(gòu)相對偶；

9、可重構(gòu)特征解碼表征模塊，用于將所述特征向量進行第二解碼表征，得到第二解碼向量，其中，所述可重構(gòu)特征解碼表征模塊的結(jié)構(gòu)與所述可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊的結(jié)構(gòu)相對偶；

10、輸出模塊，用于將所述第一解碼向量與所述第二解碼向量進行融合，得到目標(biāo)計算結(jié)果。

11、可選地，所述高能效信息編碼壓縮模塊和所述可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊搭配布署于晶圓上。

12、可選地，所述通用特征計算模塊通過mzi或者cross-bar結(jié)構(gòu)的完全可重構(gòu)任意矩陣計算單元將所述第一編碼向量和所述第二編碼向量進行通用特征計算，得到特征向量。

13、可選地，所述系統(tǒng)還包括輔助模塊，用于輔助所述晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)完成大規(guī)模高參數(shù)量的復(fù)雜智能運算任務(wù)。

14、可選地，所述輔助模塊包括高速接口陣列模塊、高速調(diào)制模塊、加載模塊和數(shù)據(jù)路由與監(jiān)測模塊，其中，

15、所述輔助模塊包括高速接口陣列模塊，用于數(shù)據(jù)耦合與讀出；

16、所述高速調(diào)制模塊，用于計算信息的高速調(diào)制；

17、所述加載模塊，用于電控信號的加載；

18、所述數(shù)據(jù)路由與監(jiān)測模塊，用于數(shù)據(jù)路由與監(jiān)測。

19、可選地，所述系統(tǒng)包括可設(shè)置高能效信息編碼壓縮模塊陣列，所述陣列中每個衍射編碼器件具有相互正交的權(quán)重分布，相互的特征具有獨立性。

20、可選地，所述輸出模塊將所述第一解碼向量與所述第二解碼向量進行加權(quán)融合，得到目標(biāo)計算結(jié)果。

21、為達上述目的，本公開第二方面實施例提出了應(yīng)用第一方面所述晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)的計算方法，包括：

22、獲取需要計算的輸入矩陣，并將所述輸入矩陣進行多路信息通道編碼壓縮，得到第一編碼向量；

23、將所述輸入矩陣進行多路信息可重構(gòu)的計算權(quán)重，得到第二編碼向量；

24、將所述第一編碼向量和所述第二編碼向量進行通用特征計算，得到特征向量；

25、將所述特征向量進行第一解碼表征，得到第一解碼向量；

26、將所述特征向量進行第二解碼表征，得到第二解碼向量；

27、將所述第一解碼向量與所述第二解碼向量進行融合，得到目標(biāo)計算結(jié)果。

28、本發(fā)明的另一個目的在于提出一種電子設(shè)備，包括：

29、至少一個處理器；以及

30、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

31、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行前述二方面中所述的方法。

32、本發(fā)明的另一個目的在于提出一種計算機存儲介質(zhì)，其中，計算機存儲介質(zhì)存儲有計算機可執(zhí)行指令；所述計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行后使計算機執(zhí)行前述二方面中所述的方法。

33、綜上，本公開提供的晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)與架構(gòu)，通過高能效信息編碼壓縮模塊、可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊、通用特征計算模塊、高能效特征解碼表征模塊和可重構(gòu)特征解碼表征模塊的分工合作，可以支持更高參數(shù)量的智能計算網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)布署，提升了計算規(guī)模，從而將支持億級以上參數(shù)量級別的大模型以光計算的形式實現(xiàn)，支撐新一代大模型人工智能的高效計算。

34、本公開附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本公開的實踐了解到。

技術(shù)特征：

1.一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述高能效信息編碼壓縮模塊和所述可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊搭配布署于晶圓上。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述通用特征計算模塊通過mzi或者cross-bar結(jié)構(gòu)的完全可重構(gòu)任意矩陣計算單元將所述第一編碼向量和所述第二編碼向量進行通用特征計算，得到特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括輔助模塊，用于輔助所述晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)完成大規(guī)模高參數(shù)量的復(fù)雜智能運算任務(wù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述輔助模塊包括高速接口陣列模塊、高速調(diào)制模塊、加載模塊和數(shù)據(jù)路由與監(jiān)測模塊，其中，

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括可設(shè)置高能效信息編碼壓縮模塊陣列，所述陣列中每個衍射編碼器件具有相互正交的權(quán)重分布，相互的特征具有獨立性。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述輸出模塊將所述第一解碼向量與所述第二解碼向量進行加權(quán)融合，得到目標(biāo)計算結(jié)果。

8.一種應(yīng)用如權(quán)利要求1所述晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)的計算方法，其特征在于，包括：

9.?一種電子設(shè)備，包括:

10.一種計算機存儲介質(zhì)，其中，所述計算機存儲介質(zhì)存儲有計算機可執(zhí)行指令；所述計算機可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行后，能夠?qū)崿F(xiàn)如權(quán)利要求8所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及光計算技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種晶圓級智能光計算芯片系統(tǒng)與架構(gòu)。該系統(tǒng)包括：高能效信息編碼壓縮模塊，用于將輸入矩陣進行多路信息通道編碼壓縮，得到第一編碼向量；可重構(gòu)信息編碼壓縮模塊，用于將輸入矩陣進行多路信息可重構(gòu)的計算權(quán)重，得到第二編碼向量；通用特征計算模塊，用于將第一編碼向量和第二編碼向量進行通用特征計算，得到特征向量；高能效特征解碼表征模塊，用于將特征向量進行第一解碼表征，得到第一解碼向量；可重構(gòu)特征解碼表征模塊，用于將特征向量進行第二解碼表征，得到第二解碼向量；輸出模塊，用于將第一解碼向量與第二解碼向量進行融合，得到目標(biāo)計算結(jié)果。本公開支持更高參數(shù)量的智能計算網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)布署。

技術(shù)研發(fā)人員：方璐,徐智昊
受保護的技術(shù)使用者：清華大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/24