近日，上海交通大学集成电路学院陈建平教授、周林杰教授、陆梁军教授团队在集成光子计算领域区域取得突破性进展。团队创新性地提出并实验验证了一种可扩展的高阶集成光子张量处理器（HIPTP）。该工作通过将二维马赫-曾德尔干涉仪（MZI）阵列与电学频域调制技术深度结合，成功实现了计算维度与物理器件数量的解耦。这一方案将片上矩阵乘法计算规模从传统的二维矩阵-向量乘法计算提升至三阶-四阶张量乘法计算，显著提升了矩阵元素数量及并发计算规模。该方案克服了硬件上的局限性，为实现超大规模、高阶光子计算以及频率感知信号处理提供了一条可扩展的路径。 相关研究成果以“Scalable high-order integrated photonic tensor processor via frequency-domain modulation”为题，发表在《Optica》期刊上。
研究背景
随着AI大模型等深度学习技术的爆发，传统电子处理器在处理高维张量数据时，面临带宽和能效的严峻挑战。集成光子技术凭借超高带宽和低延迟特性，被广泛视为加速张量运算的极具潜力的平台之一。然而，传统光子芯片的矩阵计算规模与维度往往受限于片上物理器件的集成数量，这成为了制约光计算向超大规模演进的核心瓶颈。
可扩展高阶集成光子张量处理器基本架构与工作原理
为攻克上述技术瓶颈，本工作创新性地提出并验证了一款结合射频频域调制的可扩展高阶集成光子张量处理器。 通过充分挖掘频域调控的自由度，克服了硬件集成规模多带来的矩阵计算规模局限性。该架构利用级联MZI作为基本处理单元，将输入数据和权重编码在不同的微波频率上。通过频率对之间的拍频效应，在频域内直接完成高效的矩阵乘法运算。通过对频率点位置、间隔、数量等灵活配置，单个基础处理单元即可实现向量-向量乘法计算（VVM）、矩阵-向量乘法计算（MVM）、矩阵-矩阵乘法计算（MMM）等三种计算模式。通过将基础处理单元在二维空间进行阵列排布，可实现三阶-四阶张量乘法计算。该工作通过引入射频频率调制，使片上并发矩阵计算规模与维度得到了极大的提升。
HIPTP芯片执行交通标志识别推理任务的卷积计算
研究团队在一款4×4原型芯片上进行了原型验证，对VVM、MVM、MMM三种计算模型在不同频率并发数下的计算能力进行了测试，均能实现较高的计算精度，最后将该芯片应用于德国交通标志识别（GTSRB）推理实验。结果显示，采用4个MZI即可完成4个5×5共100个卷积核的并发权重部署计算，光子张量处理器的识别准确率达到了97.5%，与数字计算机98.5%的准确率相当。
团队提出的HIPTP方案通过充分挖掘频域调控自由度，突破了物理集成器件数量对计算规模的限制，不仅适用于高性能AI模型推理，在雷达信号分析、无线通信及语音处理等频域敏感场景也极具应用潜力，为下一代高效、低延迟的边缘计算提供可行的解决方案。
论文信息
上海交通大学博士生吴月为论文第一作者，陆梁军教授为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金和上海市启明星项目的资助。
吴月
陆梁军
陆梁军，集成电路学院（信息与电子工程学院）教授、国家级高层次青年人才。承担完成国家科技部（重点研发计划青年科学家项目等）、国家自然科学基金委（面上、青年项目等）、上海市（探索者计划等）项目10余项。以第一/通讯作者（含共同）在Nat. Commun.、PhotoniX、Opitca等国际光通信领域重要刊物上发表论文50余篇，连续入选斯坦福大学Ioannidis教授发布在爱思唯尔的全球前2%顶尖科学家年度榜单。持有美国发明专利、国家发明专利40余项。获中国电子学会科技进步二等奖、中国光学十大进展、华为优秀技术奖等，入选2023年上海市启明星计划（A类），获2022年电子系“季寒冰教学基金”教师奖。
论文链接：
https://opg.optica.org/optica/fulltext.cfm?uri=optica-13-6-998
