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高算力光学张量卷积运算芯片基础研究
1
作者
张文甲
《电子学报》
北大核心
2025年第4期1361-1364,共4页
卷积神经网络是计算机视觉和目标检测等领域应用最成功的算法之一.随着高清图像和视频等数据爆发式增长,智能处理芯片需要更强的算力和更小的功耗.光子技术的多维特征和波动物理模型为高算力张量卷积运算提供了物理基础,有望从根本上突...
卷积神经网络是计算机视觉和目标检测等领域应用最成功的算法之一.随着高清图像和视频等数据爆发式增长,智能处理芯片需要更强的算力和更小的功耗.光子技术的多维特征和波动物理模型为高算力张量卷积运算提供了物理基础,有望从根本上突破电芯片在提升算力和降低功耗上不可逾越的物理限制.本文介绍高算力光学张量卷积运算芯片基础研究的研究动机、主要研究挑战与解决思路及未来展望,探讨限制光学张量卷积运算应用的主要因素,推动光学张量卷积计算从基础研究走向大规模应用.
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关键词
光学卷积神经网络
光学张量卷积
张量计算
光学神经网络
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职称材料
题名
高算力光学张量卷积运算芯片基础研究
1
作者
张文甲
机构
上海交通大学光子传输与通信全国重点实验室
出处
《电子学报》
北大核心
2025年第4期1361-1364,共4页
基金
国家自然科学基金(No.62235011)。
文摘
卷积神经网络是计算机视觉和目标检测等领域应用最成功的算法之一.随着高清图像和视频等数据爆发式增长,智能处理芯片需要更强的算力和更小的功耗.光子技术的多维特征和波动物理模型为高算力张量卷积运算提供了物理基础,有望从根本上突破电芯片在提升算力和降低功耗上不可逾越的物理限制.本文介绍高算力光学张量卷积运算芯片基础研究的研究动机、主要研究挑战与解决思路及未来展望,探讨限制光学张量卷积运算应用的主要因素,推动光学张量卷积计算从基础研究走向大规模应用.
关键词
光学卷积神经网络
光学张量卷积
张量计算
光学神经网络
Keywords
optical convolutional neural network
optical tensor convolution
tensor operation
optical neural network
分类号
TP381 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
高算力光学张量卷积运算芯片基础研究
张文甲
《电子学报》
北大核心
2025
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