[发明专利]一种基于光子计算芯片的卷积计算方法及装置在审
申请号: | 202210475719.5 | 申请日: | 2022-04-29 |
公开(公告)号: | CN114723019A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
发明(设计)人: | 周朗;刘凯;满宏涛;李拓 | 申请(专利权)人: | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/067 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 刘贺秋 |
地址: | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 光子 计算 芯片 卷积 计算方法 装置 | ||
1.一种基于光子计算芯片的卷积计算方法,其特征在于,所述方法适用于光子计算芯片的卷积计算装置,所述卷积计算装置中包括光信号输入端以及光探测器输出端,所述输入端与所述输出端之间通过级联排布的干涉仪阵列连接,所述方法包括:
获取权重矩阵,并将所述权重矩阵加载至光子计算芯片中的干涉仪阵列;
获取待处理的目标输入向量,其中,所述目标输入向量是从目标特征图中得到的;
将所述目标输入向量输入至所述输入端,通过所述输入端利用所述目标输入向量进行向量-权重矩阵的线性计算,得到输出向量;
从每个输出向量中提取属于同一行的元素进行求和,得到卷积核与目标特征图之间的卷积计算结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取权重矩阵,包括:
从n个m×m的卷积核中提取第i行参数,并基于第i行参数生成所述第i行参数对应的m×n的权重矩阵,其中,所述第i行参数对应的权重矩阵的数量为m;
将所述第i行参数对应的权重矩阵加载至光子计算芯片的干涉仪阵列,其中,m,n,i均为大于等于1的整数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待处理的目标输入向量,包括:
获取待处理的目标特征图;
利用预设滑动窗口对所述目标特征图进行分析,得到m个待处理的特征行向量,其中,每个特征行向量中包括m个元素;
提取第i行的特征行向量,将所述特征行向量转换为第i行对应的特征列向量,并将所述特征列向量确定为所述目标输入向量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述目标输入向量输入至所述输入端,通过所述输入端利用所述目标输入向量进行向量-权重矩阵的线性计算,得到输出向量,包括:
将第i行对应的特征列向量输入至所述输入端,以使所述输入端与所述第i行对应的权重矩阵进行线性乘法运算,得到所述第i行对应的输出向量;
重复运行光子计算芯片,直至得到m个输出向量,其中,输出向量中包括n个元素。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从每个输出向量中提取属于同一行的元素进行求和,得到卷积核与目标特征图之间的卷积计算结果,包括:
从m个输出向量中提取属于同一行的元素进行求和,得到m个输出向量对应的输出值;
将m个输出向量对应的输出值确定为所述卷积计算结果。
6.一种基于光子计算芯片的卷积计算装置,其特征在于,包括:光信号输入端以及光探测器输出端,所述输入端与所述输出端之间通过级联排布的干涉仪阵列连接,所述干涉仪阵列中加载有权重矩阵;
所述输入端,用于获取目标输入向量,并利用所述目标输入向量进行向量-权重矩阵的线性计算,得到输出向量;
所述输出端,用于从每个输出向量中提取属于同一行的元素进行求和,得到卷积核与目标特征图之间的卷积计算结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述权重矩阵是根据酉矩阵、对角矩阵以及酉矩阵对应的复共轭矩阵生成的,所述权重矩阵的维度为m×n,所述酉矩阵的维度为m×m,所述对角矩阵的维度为m×n,所述复共轭矩阵的维度为n×n。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述酉矩阵对应干涉仪阵列中干涉仪的数量基于以下公式计算:
m1=n(n-1)/2,式中,m1为酉矩阵对应干涉仪阵列中干涉仪的数量。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述对角矩阵对应干涉仪阵列中干涉仪的数量基于以下公式计算:
m2=3n(3n-1)/2,式中,m2为对角矩阵对应干涉仪阵列中干涉仪的数量。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;其中:
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于通过运行存储器上所存放的程序来执行权利要求1至5中任一项所述的方法步骤。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州浪潮智能科技有限公司,未经苏州浪潮智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210475719.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。