光电混合计算及信息处理

光电混合计算，尤其是光电混合神经网络计算，将光电子技术与传统神经网络模型结合，能够发挥光(电)子技术特有的优势，有望突破传统电神经网络长延时、高功耗等技术瓶颈。首先，光子神经网络采用存算一体的结构，规避了电神经网络存在的潮汐性数据读写问题，从而提高网络的计算速率和功率效率；其次，光子神经网络连接链路损耗较低，故能进一步提升功率效率；并且相比于传统电器件，光器件具有更大的带宽和更短的响应时间，因此更适应神经网络的高速实时计算；此外，针对自动驾驶、图像处理这类前端为光传感的应用领域，运用光子神经网络能够在物理层直接处理信息，从而避免因光电转换所引入的延时、功耗、信噪比劣化等问题。