光计算作为传统电子计算的替代方案，有潜力提供至少两个数量级的速度提升和三个数量级的能效改善。本文探讨光计算的两个主要范式：数字和模拟，重点关注在光电子集成芯片（PIC）上实现的逻辑综合和神经网络。光学逻辑综合的一种高效方法基于二元决策图（BDD）。BDD是广泛用于逻辑综合和验证的数据结构。![]()
图1：展示了（a）原始的1-终端BDD，（b）消除合并器后的BDD，以及（c）BDD的光学实现。在这种方法中，每个BDD节点都被替换为光学交叉开关，通常使用马赫-曾德尔干涉仪（MZI）或微环谐振器实现。激光源的光从函数节点进入，1-终端的光电探测器检测输出。波导和光学合并器连接和合并光信号。为减少BDD基光学综合中的光功率损耗，采用了两种主要技术：
- 合并器消除：这种技术涉及复制节点以减少级联合并器的数量，级联合并器是功率损耗的主要来源。
- 耦合器分配：通过使用定向耦合器代替普通合并器，可以通过仔细分配耦合比来提高功率效率。
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图2：说明了（a）普通合并器和（b）定向耦合器。
在基准线路上进行的实验证明，使用这些优化技术可以显著提高功率效率。![]()
图3：显示了不同基准线路的（a）光学开关数量和（b）最坏情况光损耗（dB）。结果显示，功率效率平均提高了27.02倍，而光学开关数量仅平均增加了7.63%。为了更有效地处理多输出函数，引入了波导分波复用（WDM）。WDM允许多个光信号在单个波导中独立同时传输。![]()
图4：展示了（a）多功能BDD和（b）使用WDM的光学实现。
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图5：说明了基于WDM的光学线路的提议综合流程。BDD分割问题通过超图分割问题（HPP）近似解决。这种方法旨在最小化BDD节点数量，同时满足WDM容量约束。
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图6：显示了（a）超图示例，（b）相应的BDD，以及（c）ReFlow示例。实验表明，随着分割数量的减少，BDD节点数量通常会减少，从而实现更有效的节点和子功能共享。![]()
图7：描绘了BDD节点数量与分割数量之间的关系。![]()
图8：呈现了（a）不同WDM容量下的光学开关数量和（b）不同流程步骤下的BDD节点数量。结果显示，基于WDM的方法可以根据WDM容量，将光学开关数量减少18.8%到28%，相比之前的方法。ONN使用光学组件实现多层感知器（MLP）神经网络。基本构建块是马赫-曾德尔干涉仪（MZI）。![]()
图9：显示了（a）MZI示意图和（b）用于实现单位矩阵的MZI阵列。在经典ONN架构中，每一层由使用MZI阵列实现的线性变换和非线性激活函数组成。![]()
图10：说明了基本ONN架构层。为减少面积需求，提出了使用硬件-软件协同设计的精简ONN架构。
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图11：显示了提议的精简层实现。
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图12：呈现了树状网络示例。在MNIST数据集上进行的实验证明了精简ONN架构的有效性。![]()
图13：显示了不同ONN配置的（a）测试准确度和（b）MZI数量。精简架构实现了与经典架构相当的准确度，同时将面积（以MZI数量衡量）平均减少了28.7%。![]()
图14：说明了（a）之前架构和（b）提议架构的噪声鲁棒性。光计算在数字和模拟范式方面都提供了有前途的进展。然而，仍然存在几个挑战：- 可扩展性：光功率损耗限制了光学线路的复杂性。未来的研究应当专注于将光放大器和光电/电光转换器纳入综合流程。
- 鲁棒性：解决制造缺陷、工艺变化和环境不确定性对实际实施很重要。大规模集成光学系统中的串扰噪声也需要关注。
- 集成：随着光学计算技术的进步，与现有电子系统的无缝集成对广泛应用很重要。
[1]M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2021.
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