基于投影角并行控制的拓扑光计算芯片及其控制方法与流程

本发明涉及光计算与集成光子学，具体涉及一种基于投影角并行控制的拓扑光计算芯片及其控制方法。本发明尤其适用于矩阵-向量乘法加速、神经网络推理加速、光学信号处理、人工智能计算和量子-经典混合计算场景。

背景技术：

1、光计算利用光子而非电子进行信息处理，具有超高带宽、低功耗和低延迟的天然优势。随着摩尔定律逼近物理极限，光计算被认为是有望突破传统电子计算功耗和速度瓶颈的关键技术之一。

2、现有光计算技术主要分为以下几类：

3、（一）基于马赫-曾德尔干涉仪阵列的光计算

4、通过级联mzi实现矩阵乘法运算。该类方案存在以下问题：（1）各mzi单元的相位控制采用串行加载方式，无法实现并行配置；（2）相位调节依赖热光或电光效应，响应速度慢（微秒至毫秒级）；（3）大规模阵列的相位漂移难以同步补偿；（4）mzi阵列的尺寸随矩阵维度线性增长，集成度受限。

5、（二）基于微环谐振器阵列的权重库

6、通过微环谐振器的共振波长调谐实现权重编码。该类方案存在以下问题：（1）热光调谐速度慢且功耗高；（2）微环之间的热串扰影响精度；（3）缺乏全局的并行相位同步机制。

7、（三）基于衍射光学元件的光计算

8、通过空间光调制器或超表面实现光学傅里叶变换和卷积运算。该类方案存在以下问题：（1）空间光调制器的刷新率低（khz级别）；（2）系统体积庞大，难以片上集成；（3）缺乏可重构的并行相位控制能力。

9、（四）基于拓扑光子学的光计算器件

10、拓扑光子学利用拓扑保护的边缘态实现低损耗光传输。然而，现有方案主要集中于静态拓扑光子器件，尚未实现多通道并行相位调控的可重构光计算架构。

11、综上所述，现有光计算技术的共同根本性缺陷在于：缺乏一种能够实现多通道并行独立相位调控、大规模可重构的拓扑光计算芯片架构。本发明首次将相位并行调控模块的相位分支阵列与拓扑光子器件阵列一一对应，实现光计算的高速并行配置和动态重构。

技术实现思路

1、（一）发明目的

2、本发明提供了一种基于投影角并行控制的拓扑光计算芯片及其控制方法，旨在解决现有光计算芯片相位控制串行加载速度慢、大规模相位同步困难、缺乏并行可重构能力的技术难题。

3、（二）技术原理

4、本发明基于集成光子学原理和相位并行运算架构。在本发明中，光计算芯片的并行计算通过以下物理链条实现：

5、光计算的基本操作：光计算的核心运算是矩阵-向量乘法：y_i = σⱼ wᵢⱼ·xⱼ。在光学域中，权重wᵢⱼ由光波通过各路径的相位和幅度编码，输入向量xⱼ由输入光场的幅度编码，输出yᵢ由输出端干涉后的光强表示。

6、拓扑光子波导阵列：拓扑光子晶体波导具有受拓扑保护的边缘态，光沿边缘态传播时不受缺陷和散射影响。在本发明中，利用拓扑光子波导构成光计算的核心互联网络，实现低损耗、高保真的光信号传输。

7、相位并行编码权重：每个权重wᵢⱼ对应一个拓扑光子单元的相位控制端。相位并行调控模块的每个相位分支输出θᵢⱼ，在同一时钟边沿并行加载至所有权重单元，实现矩阵权重的同步配置。

8、并行向量计算：输入光信号同时进入所有计算路径，经拓扑光子波导传播和相位调制后，在输出端并行干涉叠加，一次性完成完整的矩阵-向量乘法。更新权重矩阵无需串行等待，仅需一个时钟周期（纳秒级）。

9、与现有技术的根本区别：本发明不是”串行配置mzi阵列”的方案，而是通过相位并行调控实现所有权重同时配置、所有计算路径同时并行”的光计算架构，消除串行加载延迟。

10、（三）技术方案

11、一种基于投影角并行控制的拓扑光计算芯片，其特征在于，包括：

12、拓扑光子波导阵列，包含多个拓扑光子单元，每个单元具有独立的相位控制端，用于编码光计算权重；

13、相位并行调控模块，包含多个相位分支，每个相位分支独立输出投影角θ_i，连接至对应的拓扑光子单元的相位控制端；

14、光输入耦合阵列，设置于所述波导阵列的输入端，用于将输入光信号耦合至计算路径；

15、光输出干涉阵列，设置于所述波导阵列的输出端，用于对计算后的光信号进行干涉求和；

16、光探测阵列，连接至所述光输出干涉阵列，用于将光信号转换为电信号输出；

17、权重控制模块，连接至所述相位并行调控模块，用于根据目标矩阵计算各拓扑光子单元所需的投影角分布。

18、一种基于投影角并行控制的拓扑光计算矩阵-向量乘法方法，其特征在于，包括以下步骤：

19、s1：获取目标权重矩阵w，计算各拓扑光子单元所需的相位编码，转换为投影角序列θ1, θ2, …, θn；

20、s2：通过相位并行调控模块的多个相位分支，在同一时钟边沿并行输出所述投影角序列至各拓扑光子单元，一次性加载完整权重矩阵；

21、s3：输入光信号经光输入耦合阵列同时进入所有计算路径；

22、s4：各计算路径中的拓扑光子单元对光信号施加相位调制，编码权重值；

23、s5：调制后的光信号在光输出干涉阵列中相干叠加，实现矩阵-向量乘法的光学求和；

24、s6：光探测阵列将输出光强转换为电信号，输出计算结果。

25、（四）有益效果

26、第一，实现了光计算权重的并行配置，加载完整权重矩阵仅需一个时钟周期（纳秒级），比串行mzi阵列快3-4个数量级。

27、第二，拓扑光子波导的拓扑保护机制使光传输损耗极低，计算精度高于传统硅光mzi阵列。

28、第三，相位并行调控使各权重通道的相位同步精度优于0.01弧度，显著提高计算精度。

29、第四，芯片可动态重配置，支持神经网络权重的实时更新和不同计算任务的切换。

30、第五，与cmos工艺兼容，可实现大规模片上集成。

1.一种基于投影角并行控制的拓扑光计算矩阵-向量乘法方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.一种基于投影角并行控制的拓扑光计算芯片，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述权重矩阵的加载时间小于1纳秒，仅由一个同步时钟边沿决定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拓扑光子波导阵列的材料为硅、氮化硅或磷化铟中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算精度由相位并行调控模块的相位分辨率决定，相位分辨率优于0.001弧度。

6.根据权利要求2所述的芯片，其特征在于，所述拓扑光子单元基于拓扑光子晶体微环谐振器或拓扑光子波导mzi中的至少一种结构。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法支持矩阵维度的动态配置，通过权重控制模块在不同维度矩阵间切换。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的计算延迟仅由光信号在芯片中的传播时间决定，小于10纳秒。

9.根据权利要求2所述的芯片，其特征在于，所述芯片与cmos工艺兼容，支持片上光电集成。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于神经网络推理时，一次光传播完成一整层神经网络的矩阵-向量乘法运算。