一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置及方法与流程

本发明属于光计算、衍射光学神经网络、人工智能推理加速和光电异质集成，具体涉及一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置及方法。

背景技术：

1、衍射光学神经网络利用沿光传播方向设置的一个或多个相位和/或振幅调制层，使输入光场经空间调制及层间衍射传播后，在输出面形成预定复振幅或光强分布。现有技术已公开多层无源衍射结构执行光学分类的基本框架，以及自由空间衍射处理器执行线性变换、傅里叶变换、图像处理和统计推理的能力。无源线性材料构成的多层固定衍射光学神经网络在复光场上的级联可等效为一个固定传播算子，适合承担权重稳定、重复调用频率高的固定线性映射。

2、云端ai推理系统的成本不仅来自乘加运算，还包括权重搬运、输入整理、电光转换、光电转换、读出及主机传输。仅将衍射光学神经网络作为“光学矩阵乘法器”，不能说明其在ai基础设施中的可部署性；还需要解决固定算子的选取、制造后误差、不同实体器件之间的响应差异、运行时身份匹配、温漂老化以及故障回退。

3、现有技术已公开“固定odnn+探测器+电子后端”“正负差分探测”“vcsel+doe+pd”等基础架构，也公开了算子分区、低秩残差、根据校准数据进行调度等通用方法。但现有方案仍存在以下核心缺陷：

4、第一，固定光学设计与实体响应不一致：同一版图经加工、键合、贴装和封装后，不同实体odnn的相位高度、层间距、偏移量、光源光斑和探测响应均可能不同，仅使用理想设计矩阵会造成系统误差。

5、第二，校准数据可能与物理件错配：现有运行系统通常根据算子编号或逻辑设备编号调度，若不同时核对实体器件、光源像素、探测像素和校准版本，可能出现校准参数与器件错配的问题。

6、第三，缺少调用前真实光路状态测量：温度变化、光源衰减、探测器增益变化、对准漂移和材料老化会改变光电传递关系，单纯的软件权限校验不能确定光路当前是否仍可执行目标算子。

7、第四，非相干光源难以直接表达带符号权重：独立vcsel之间通常缺少稳定相位锁定，输出功率天然为非负量，若不设置正负通道、偏置或差分读出，难以实现一般带符号矩阵。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置及方法，通过逐器件实测生成专属物理算子镜像，结合调用前多级健康校验与异常回退闭环，消除设计与实体的偏差，保障固定光学算子服务的可靠性与一致性，同时适配非相干光源实现带符号运算，兼顾加速效率与模型迭代灵活性。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，包括可寻址光源阵列、至少一个固定衍射光学神经网络、光电探测阵列、控制单元以及物理算子镜像存储器；

4、所述固定衍射光学神经网络为制造后权重不可重配置的无源衍射结构，具有正光学传递区域和负光学传递区域，用于对输入光场进行空间调制与衍射传播；

5、所述物理算子镜像存储器存储有与当前实体器件一一绑定的物理算子镜像，所述物理算子镜像至少包含器件标识、算子标识、实测正功率传递矩阵、实测负功率传递矩阵、光源驱动像素映射、探测像素映射、温度与光功率允许区间、健康阈值及完整性字段；

6、所述控制单元被配置为：在接收到业务调用请求后，先核对器件标识、算子标识、像素映射及完整性字段；核对通过后，驱动参考输入光场并读取光电探测阵列的当前输出，计算健康误差；若健康误差超过所述健康阈值，或者装置的当前温度或光功率超出物理算子镜像中记录的允许区间时，则禁止业务光输入并执行重标定、备用器件切换或电子回退；若健康误差不超过所述健康阈值，且温度、光功率处于允许区间内，则允许业务光输入进入固定衍射光学神经网络完成光学计算。

7、优选地，所述固定衍射光学神经网络的正光学传递区域与负光学传递区域，分别对应光电探测阵列的正探测通道与负探测通道；控制单元经读出电路差分计算正、负通道的输出得到带符号的运算结果。

8、优选地，还包括电子残差运算单元，用于对光学计算的输出结果补充低秩、稀疏、对角或分块残差运算；模型更新时优先调整电子残差参数，无需重新制造固定衍射光学神经网络。

9、优选地，采用全玻璃基异质集成结构：透明玻璃基板同时作为光学承载体与电互连承载体，基板划分为中央光学计算区与外围电互连区；中央光学计算区设置固定衍射光学神经网络与透明接收窗口，光电探测阵列设置于玻璃基板反面的标定输出面；外围电互连区设置玻璃通孔与重布线层，中央透明接收窗口内不设置玻璃通孔、不透明重布线层和金属焊盘。

10、优选地，所述装置还包括位于两个固定衍射光学神经网络之间的局域材料非线性中间片；所述连续非线性材料中间层覆盖前级固定衍射光学神经网络输出光场的有效光学孔径，其复透射系数随入射光强发生非线性变化，从而对通过所述有效光学孔径的空间光场进行连续的强度相关非线性变换，并将变换后的光场输入后级固定衍射光学神经网络；材料不满足系统指标时，替换为光电探测-电子激活-光源驱动的光电非线性方案。

11、基于上述设计，本技术还设计了一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速方法，包括如下步骤：

12、步骤s1、器件标定：对制造完成的固定衍射光学神经网络进行实测，获得正、负功率传递矩阵，将实测响应、器件标识、算子标识、光源与探测像素映射、健康阈值绑定生成物理算子镜像并存储；

13、步骤s2、调用前校验：收到业务调用请求后，先核对器件标识、算子标识与像素映射的一致性；核对通过后，驱动参考输入光场，采集当前探测输出并计算健康误差；

14、步骤s3、异常处置：若健康误差超出阈值、温度或光功率超出允许区间，或核对不通过，禁止业务光输入，执行重标定、备用器件切换或电子回退；

15、步骤s4、业务执行：校验通过后，输入业务光场经固定衍射光学神经网络完成光学计算，探测输出经后处理得到运算结果。

16、优选地，还包括算子筛选步骤：从模型计算图中筛选权重稳定、调用频率高、输出维度不显著膨胀的子图作为光学下沉候选；优先选择瓶颈投影、固定卷积、特征压缩、哈达玛变换或傅里叶类变换作为固定光学算子。

17、优选地，实测功率传递矩阵的过程为：先采集暗场基线，再逐次点亮输入基矢并施加多个驱动等级，拟合得到各输入到各输出的功率传递系数；再通过伪随机多通道图样验证串扰与饱和特性，补充分段增益与交叉修正项。

18、优选地，全玻璃基器件的制备过程为：在玻璃基板上制备固定衍射光学神经网络结构，中央区域保留透明光窗，外围区域制备玻璃通孔与重布线层；将光电探测阵列对准键合于玻璃反面的标定输出面，外围电互连实现信号引出。

19、优选地，采用物理算子与电子残差协同的模型适配方式：以实测差分功率矩阵作为固定物理层，将目标算子与物理算子的偏差分解为低秩、稀疏或分块残差，由电子后端完成运算；模型版本更新时优先调整电子残差参数。

20、本技术的优点和效果如下：

21、1、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用逐器件实测正/负功率传递矩阵、绑定器件身份生成专属物理算子镜像的方案，取得了从根源消除设计与实体偏差、避免校准数据与物理件错配、提升运算精度的技术效果。

22、2、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用业务调用前“身份映射核对+真实光路健康校验+温度/光功率区间校验”多级校验、异常时禁止业务输入并执行多路径回退的方案，取得了保障固定光学算子服务可靠性、降低漂移与故障导致的错误输出、提升系统可用性的技术效果。

23、3、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用正负通道分解+差分探测的方案，取得了适配非相干vcsel阵列、无需相位锁定即可实现带符号线性映射、兼容成熟光源工艺的技术效果。

24、4、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用固定物理算子+电子残差协同的方案，取得了兼顾光学加速的低功耗高吞吐优势、支持模型小版本迭代无需重制硬件、提升硬件复用率的技术效果。

25、5、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用全玻璃基中央透明光窗+外围电互连的布局方案，取得了避免金属结构遮挡主光路、降低散射与串扰、提升光学效率与集成度的技术效果。

26、6、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用算子筛选优先下沉瓶颈投影、压缩类算子的方案，取得了避免输出维度扩张抵消光学收益、最大化端到端加速效果的技术效果。

27、7、本技术设计的一种实测响应绑定的固定衍射光学算子加速装置，采用光电非线性与材料非线性可替换的渐进式方案，取得了首版产品采用成熟可靠的光电方案、后续可逐步升级光域非线性、平衡性能与落地可行性的技术效果。

28、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下以本技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

29、根据下文结合附图对本技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本技术的上述及其他目的、优点和特征。