光学卷积处理器是一种利用光学技术进行卷积运算的处理器。由中国科学院半导体研究所的李明研究员和祝宁华院士团队在集成光电子学领域取得了重要的突破，他们成功研制出一款超高集成度的光学卷积处理器。
光学卷积处理器是一种利用光学技术进行卷积运算的处理器。最近，中国科学院半导体研究所的李明研究员和祝宁华院士团队在集成光电子学领域取得了重要的突破，他们成功研制出一款超高集成度的光学卷积处理器。这项研究成果的相关内容被发表在《自然-通讯》杂志上，题为《基于多模干涉的紧凑型光学卷积处理单元》。
卷积神经网络是一种受生物视觉神经系统启发而发展起来的人工神经网络。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过局部感知和权值共享的方式，提取输入数据的特征，这是卷积神经网络的核心部分。在整个卷积神经网络中，卷积运算通常占据了大部分计算量，甚至超过了 80%。然而，传统的卷积神经网络主要依赖冯·诺依曼架构的电子硬件实现，其中存储单元和处理单元是分离的，这导致了数据交换速度和能耗之间的矛盾。随着数据量和网络复杂度的增加，电子计算方案越来越难以满足对高速、低能耗计算硬件的需求。
光计算是一种利用光波进行信息处理的技术，具有带宽大、延迟低、功耗低等优势。它提供了一种新的计算架构，即“传输即计算，结构即功能”，有望解决冯·诺依曼计算范式中存在的数据传输问题。近年来，光计算备受关注，但在大多数已报道的光计算方案中，随着计算矩阵规模的增加，光学元件的数量呈二次增长趋势，这对光计算芯片的规模扩展提出了挑战。
李明和祝宁华团队提出的光学卷积处理单元采用了两个 4×4 多模干涉耦合器和四个移相器，构建了三个 2×2 实值卷积核（如图 1 所示）。这个团队创新地将波分复用技术和光的多模干涉相结合，利用不同波长来表示卷积核的元素，并通过输入到输出的映射实现卷积中的乘法运算。同时，波分复用和光电转换实现了卷积中的加法运算，通过调节四个热调移相器实现了相关卷积核的重构（如图 2 所示）。
该团队进行了光学卷积处理单元的实验验证，测试了其在手写数字图像特征提取和分类方面的性能。结果显示，图像特征提取的精度达到了 5 位，对来自 MNIST 手写数字数据库的手写数字进行十分类的准确率达到了 92.17%。与其他光计算方案相比，该方案具有以下优点：（1）高算力密度：通过将波分复用技术与光的多模干涉技术相结合，采用 4 个调控单元实现了 3 个 2×2 实值卷积核的并行运算，算力密度达到了 12.74-T MACs/s/mm2。（2）线性扩展性：调控单元的数量与矩阵规模成线性增长关系，具有很强的大规模集成潜力。
这项研究工作得到了国家自然科学基金和中国科学院青年创新促进会的支持。
图 1.光学卷积处理单元
图 2.使用光学卷积处理单元进行图像特征提取的结果。（a）输入的五个手写数字的图片；（b）使用计算机进行特征提取的结果；（c）使用提出的光学卷积处理单元进行特征的结果。
总之，李明和祝宁华团队研制出的超高集成度光学卷积处理器是一项重要的科研成果。该处理器利用光学技术实现了卷积神经网络中的卷积运算，具有高算力密度和线性扩展性的优势。它有望为海量数据的实时处理提供高速、低能耗的计算硬件解决方案，为图像识别等领域的应用带来更多可能性。随着光学技术的进一步发展和创新，相信光学卷积处理器将在人工智能和计算领域发挥越来越重要的作用。
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