一种基于光计算的神经网络加速器

本发明公开了一种基于光计算的神经网络加速器，涉及人工智能硬件加速技术领域，包括直接连接的光卷积模块和光全连接模块；在完成光卷积计算部分后即可开始光全连接计算部分，避免了卷积和全连接之间的光电转换，最大限度减少光电转换环节，降低光电转换损耗率，提高数据传输效率。本发明深度融合了光子学的高并行特性与神经网络的动态计算需求，实现高密度光子集成，利用光计算技术直接在光域内完成卷积与全连接运算，提升计算速度与精度的同时降低了系统能耗开销，为超大规模模型的训练与推理提供高效、低功耗的硬件基础。