[发明专利]半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器

说明书

本申请涉及半导体光学芯片技术领域，特别涉及一种半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器，其中，包括：波导、P型半导体与N型半导体，其中，P型半导体与N型半导体分别掺杂在波导的两侧，形成PN结，其中，当施加在PN结上的反偏电压值大于预设阈值时，使得波导处于雪崩临界状态，波导吸收入射光产生光电流触发雪崩，在波导中产生等离子体，并基于等离子体色散效应或热效应等非线性效应改变波导的折射率，实现光强度的非线性调制。由此，解决了相关技术中非线性系数不高、可扩展性不强、功耗高、应用范围小以及弱光非线性不强等问题。

技术领域

本申请涉及半导体光学芯片技术领域，特别涉及一种半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器。

背景技术

人工智能算法高速迭代，使得传统计算硬件的算力与能效逐渐无法满足需求，亟需开发支撑人工智能算法的新型算力芯片，目前国际上的一种新兴技术趋势是采用光作为计算载体，通过设计加工合理的介电材料结构，使得光实现符合人工智能算法特性的受限传播，从而完成计算。

当前光智能计算包括谐振神经网络、干涉神经网络、散射神经网络和衍射神经网络等计算架构，而这些方法可以高速、高能效地完成人工智能算法中神经元的加权求和过程。然而，在表达神经元非线性激活方面能力有限，限制了光学神经网络芯片的应用。

相关技术中，非线性层主要由光电探测器线阵承担，光电探测器读取光学神经网络输出的光场能量，是相应电场强度的平方，完成平方非线性计算。这种方法非线性系数不高，而且只能在网络的末尾加入一层非线性，可扩展性不强；除此之外非线性的实现还包括使用非线性材料，在高能量光激励下体现高阶非线性效应，但是这种方法能耗太大。

发明内容

本申请提供一种半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器，以解决相关技术中非线性系数不高、可扩展性不强、功耗高、应用范围小以及弱光非线性不强等问题。

本申请第一方面实施例提供一种半导体光学非线性运算器件，包括：波导、P型半导体与N型半导体，其中，所述P型半导体与所述N型半导体分别掺杂在所述波导的两侧，形成PN结，其中，当施加在所述PN结上的反偏电压值大于预设阈值时，使得所述波导处于雪崩临界状态，所述波导吸收入射光产生光电流触发雪崩，在所述波导中产生等离子体，并基于等离子体色散效应或热效应改变所述波导的折射率，实现光强度的非线性调制。

可选地，所述波导为环形波导结构或布拉格谐振波导结构。

可选地，所述波导的折射率与所述等离子体的浓度成第一预设比例关系。

可选地，所述波导吸收入射光产生光电流触发雪崩的实际强度与所述入射光的强度成第二预设比例关系。

可选地，在基于等离子体色散效应或热效应改变所述波导的折射率时，使得微环振荡器的共振波长发生平移，并在共振峰附近预设波长的光强度的改变程度大于预设程度。

本申请第二方面实施例提供一种非线性运算器，包括至少一个如上述实施例所述的半导体光学非线性运算器件。

本申请第三方面实施例提供一种如上述实施例所述的半导体光学非线性运算器件的调制方法由此，包括以下步骤：在所述PN结上施加反偏电压值；当施加在所述PN结上的反偏电压值大于预设阈值时，使得所述波导处于雪崩临界状态，所述波导吸收入射光产生光电流触发雪崩，在所述波导中产生等离子体，基于等离子体色散效应或热效应改变所述波导的折射率，实现光强度的非线性调制。

可选地，所述基于等离子体色散效应或热效应改变所述波导的折射率，包括：获取所述等离子体的实际浓度；根据所述等离子体的实际浓度改变所述波导的折射率为与所述实际浓度匹配的目标折射率。

可选地，所述波导的折射率与所述等离子体的浓度成第一预设比例关系。

可选地，所述波导吸收入射光产生光电流触发雪崩的实际强度与所述入射光的强度成第二预设比例关系。