[发明专利]计算装置、计算方法以及计算系统

说明书

提供了一种计算装置，包括：输入端口，用于接收第一光信号；矩阵计算单元，具有传输矩阵，并被配置为利用所述传输矩阵对所述第一光信号进行处理以得到第二光信号，其中，所述第二光信号具有复振幅，所述传输矩阵是酉矩阵(M′)；实部获取单元，光学地耦接到所述矩阵计算单元，并被配置用于从所述第二光信号获得代表所述第二光信号的复振幅的实部的第三光信号；输出端口，用于输出光信号。

技术领域

本公开涉及计算装置、计算方法以及计算系统。

背景技术

在作为现在人工智能最热门研究领域之一的深度学习中，涉及到大量矩阵相乘。用光来进行矩阵运算是新兴的研究方向之一。然而，在现有技术的进行矩阵运算的光芯片存在多种问题。

因此，在现有技术中存在对改善的计算装置、计算方法以及计算系统的需求。

发明内容

根据本公开的一个方面，提供了一种计算装置，包括：输入端口，用于接收第一光信号；矩阵计算单元，具有传输矩阵，并被配置为利用所述传输矩阵对所述第一光信号进行处理以得到第二光信号，其中，所述第二光信号具有复振幅，所述传输矩阵是酉矩阵(M′)；实部获取单元，光学地耦接到所述矩阵计算单元，并被配置用于从所述第二光信号获得代表所述第二光信号的复振幅的实部的第三光信号；输出端口，用于输出光信号。

在一些实施例中，所述酉矩阵的至少一个元素是虚部不为0的复数。

在一些实施例中，所述第一光信号包括第一阵列的光，所述第一阵列的光被配置为代表输入矩阵或输入矩阵的向量；所述第二光信号包括第二阵列的光，所述第二阵列的光被配置为代表所述传输矩阵与所述输入矩阵或输入矩阵的向量的乘积；以及所述第三光信号被配置为代表作为所述传输矩阵与所述输入矩阵或输入矩阵的向量的乘积的矩阵的实部。

在一些实施例中，所述酉矩阵M′能够被分解为三个子酉矩阵U、∑″和V^T的乘积，即，所述酉矩阵M′＝U∑″V^T，其中U和V^T为酉矩阵，∑″为主对角线上的至少一个元素是虚部不为0的复数的酉矩阵。

在一些实施例中，∑″的主对角线上的所有元素各自的模都为1。

在一些实施例中，所述酉矩阵M′是根据待与所述输入矩阵或所述输入矩阵向量相乘的目标矩阵M确定的，其中所述目标矩阵M是实矩阵；所述目标矩阵M能够被奇异值分解为M＝U∑V^T，其中U和V^T为实单位正交阵，其中∑为实对角矩阵，仅在主对角线上有非0元素，其它元素均为0，其中∑″是通过对∑的主对角线上的至少一个元素附加虚部而得到的。

在一些实施例中，所述酉矩阵是根据待与所述输入矩阵或所述输入矩阵向量相乘的目标矩阵M确定的，其中所述目标矩阵M是实矩阵；所述目标矩阵M能够被奇异值分解为M＝U∑V^T，其中U和V^T为实单位正交阵，其中∑为实对角矩阵，仅在主对角线上有非0元素，其它元素均为0，其中∑″是通过如下获得的：将∑除以系数α，以使得∑的所有元素都小于或等于1；以及对被除以系数α的∑的主对角线上的至少一个元素附加虚部。

在一些实施例中，∑具有在主对角线上的元素σ_k，∑″中与元素σ_k对应的元素为(σ_k+iσ_lk)，其中i表示虚数，其中l和k是正整数。

在一些实施例中，∑具有在主对角线上的元素σ_k，∑″中与元素σ_k对应的元素为(σ′_k+iσ′_lk)，其中i表示虚数，其中l和k是正整数。

在一些实施例中，所述实部获取单元被配置为：针对所述第二阵列的光中的每一个成员，利用参考光，生成代表该成员的复振幅的实部的输出光。