近日，上海交通大學集成電路學院（信息與電子工程學院）周林杰教授、陸梁軍教授團隊在片上集成光子計算領域取得新進展。團隊提出一種基于時-波-空交織的集成光子3D張量處理引擎（3D-TPE），通過微環光開關陣列和可調延時線陣列芯片的協同調控，在光域內實現了數據緩存、通道時鐘同步與張量計算，具備靈活時鐘頻率調控能力，在20 GHz主頻下執行激光雷達3D點云圖推理任務，達97.06%識別準確度。相關成果以“Integrated photonic 3D tensor processing engine” 為題發表于國際期刊《Light: Science & Applications》。

研究背景

隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習任務對現有計算體系的算力吞吐量、處理延遲和能效比提出了極高要求。然而，現有電子計算架構受限于“馮·諾依曼瓶頸”與“存儲墻”效應，其功耗與算力難以進一步提升。光子計算憑借其高帶寬、低延遲、高并發性以及豐富的物理調控自由度等優勢，被廣泛視為解決未來超大規模算力需求，實現高吞吐量和高能效計算新范式的強有力的候選者之一。然而，當前大多光子硬件加速器多聚焦于2D矩陣-向量乘法計算的優化，面對神經網絡中作為基本數據結構的高維張量的計算處理時，現有的2D架構面臨顯著挑戰。首先，高階張量需根據光子硬件規模在電域進行頻繁的結構重塑與中間計算結果的緩存，引入了額外的計算開銷、存儲開銷與時間延遲。其次，多通道數據的時序同步高度依賴外部電子時鐘，缺乏在光域內直接進行數據緩存和時序對齊的能力，隨著光子陣列規模的擴大，電控同步系統的復雜度急遽增加，難以發揮出光子計算在超高主頻下的算力潛力與實時處理能力。

研究內容

研究團隊提出了一種基于時間-波長-空間交織的集成光子3D張量處理引擎（3D-TPE），如圖1所示。該光子引擎通過深度協同光計算單元（OCU）與光緩存單元（OMU），在光域內實現了數據緩存、通道時鐘同步與張量計算，并具備靈活的時鐘頻率適配能力。光計算單元（OCU）由雙耦合微環交叉陣列芯片構成，光緩存單元（OMU）采用可調時間延遲線陣列實現。輸入數據經調制器順序加載到多波長光載波上并饋入多路光計算通道，實現輸入信號在波長域和空間域的多樣本復制；通過精準調控不同光計算路徑中信號副本的延遲量，實現多通道信號的光域數據緩存與通道間時序對齊；通過光計算單元完成并發的加權乘法計算，并經光電探測器實現輸出功率的線性累加。通過OCU與OMU芯片的協同調配，片上光子矩陣計算規模也從傳統的2D矩陣-向量乘法計算拓展為3D矩陣-矩陣乘法計算。該3D-TPE通過將數據緩存、通道時鐘同步任務從電域移至光域，進一步釋放了光子計算系統中外部電子高速調控的需求，充分釋放了光在高速、高并行度下的計算優勢，其自適應的時鐘頻率調控能力也使其在其能夠靈活應對時間密集型或時間稀疏型任務。

圖1 集成光子3D張量處理引擎：(a) 傳統2D MVM光子加速器與本文提出的3D-TPE對比；(b) 3D-TPE結構概念示意圖

光計算單元（OCU）基于雙耦合微環交叉陣列芯片，與傳統方案單微環權重元素相比，雙耦合微環權重元素具有更平坦的光譜響應與更大的光學帶寬，能減小高碼率下的信號失真，并提升對激光波長漂移的魯棒性。圖2展示了團隊所制備的光計算芯片，權重元素的3 dB帶寬達50 GHz，通道間串擾小于-25 dB，通過簡單的查表法，即可實現任意權重組合下穩定超過7 bit的權重部署精度。

圖2 基于3D雙耦合微環光交叉陣列的光計算單元(OCU)：(a)芯片光鏡圖；(b)權重單元；(c)光譜特性；(d) 權重調控；(e)權重電壓映射曲線；(f-g)任意權重組合下的權重部署(f)實驗與理論對比散點圖以及(g)精度

光緩存單元（OMU）由一個8通道可調時間延遲線陣列芯片構成，如圖3所示。單個可調時間延遲線由7個級聯MZI光開關及連接延遲波導組成，延遲分辨率為4.93 ps（對應約200 GHz的自適應時鐘頻率），最大延遲時間達310.59 ps，延遲誤差被嚴格控制在0.6 ps以內。通過調配不同光學路徑的時間延遲量，團隊進行了10 Gbaud到30 Gbaud碼率下的系統計算能力評估，系統測試表明，在固定權重組合下的4通道并發計算精度為4.1至4.8 bits之間。

圖3 用于時鐘頻率調控的光緩存單元(OMU): (a) 實驗裝置圖；(b)光緩存單元芯片光鏡圖；(c-d)10G至30G碼率下的理論計算與實驗(c)波形對比與(d)等效計算精度

在概念驗證實驗中，團隊使用該3D-TPE光子計算引擎執行了3D CNN中卷積層的卷積計算，如圖4所示。在20 GHz的系統時鐘頻率下，執行了激光雷達3D點云圖像識別推理任務，達到97.06% 的識別準確率，其結果與數字計算結果相當。

圖 4 激光雷達3D點云圖像推理任務：(a) CNN架構；(b-d) 數字計算與光計算實驗結果對比(b)不同角度下的點云特征圖對比，(c) 特征圖波形對比以及(d)識別混淆矩陣對比

論文作者信息

上海交通大學集成電路學院（信息與電子工程學院）博士生吳月、博士畢業生倪子恒為共同第一作者。上海交通大學集成電路學院（信息與電子工程學院）陸梁軍教授、周林杰教授為通訊作者。該工作得到了學院陳建平教授的悉心指導。學院博士畢業生李鑫、碩士畢業生王媛荀也為本工作做出了重要貢獻。此外，該工作得到了上海交通大學光子傳輸與通信全國重點實驗室、上海交通大學–平湖智能光電研究院、國家重點研發計劃、國家自然科學基金的支持。

陸梁軍，教授，主要研究方向為硅基光電子集成芯片及系統應用。主持重點研發計劃項目、基金委面上等項目10余項。在Nat. Commun., Light Sci &Appl., PhotoniX, Optica等國內外一流期刊發表論文90余篇，持有中國發明專利30余項，美國專利5項。入選國家高層次青年人才、上海市啟明星計劃，曾獲中國電子學會科技進步二等獎等。

周林杰，教授，國家級高層次人才，主要從事光電子器件與集成方面研究工作。主持各類國家級科研項目20余項，在Nature Photonics、Nature Communications、Physics Review Letters、Light Science & Applications、Advanced Photonics等期刊發表論文200余篇，Google Scholar統計引用超過8000次。入選愛思唯爾中國高被引學者榜單、英國皇家學會牛頓高級學者。曾獲中國光學“十大進展”、中國產學研合作創新獎、華為優秀合作獎、中興優秀項目獎等。