近日，中科院半导体研究所李明研究员与祝宁华院士领衔的微波光电子课题组，成功研发出一款超高集成度的光学卷积处理器。相关成果已发表于《自然·通讯》，论文标题为“基于多模干涉的紧凑型光学卷积处理单元”。

卷积神经网络（CNN）是受生物视觉神经系统启发而诞生的人工神经网络，由卷积层、池化层和全连接层逐层堆叠而成。其中，卷积层扮演核心角色，通过局部感知与权值共享机制，从输入数据中提取不同层次、不同抽象程度的特征。然而，在一个完整的卷积神经网络中，卷积运算的运算量往往占据整个网络的80%以上，这一比例相当惊人。

尽管卷积神经网络在图像识别等任务中已取得巨大成功，但挑战依然严峻。传统实现方案主要依赖基于冯·诺依曼架构的电学硬件，存储单元与处理单元分离，导致数据交换速度与能耗之间始终存在矛盾。随着数据量与网络复杂度的不断攀升，电子计算方案越来越难以满足海量数据实时处理对高速、低能耗计算硬件的需求——简而言之，性能瓶颈日益凸显。

在此背景下，光计算技术应运而生。它利用光波作为信息载体进行信息处理，具备带宽大、延时低、功耗小等优势，并提供“传输即计算，结构即功能”的计算架构，有望彻底绕开冯·诺依曼范式中的数据潮汐传输问题。近年来，光计算热度持续走高，但大多数已报道方案存在一个共同短板：光学元件数量随计算矩阵规模呈二次增长趋势，即芯片规模越大，元件数量激增，扩展性成为瓶颈。

上述图像展示了光学卷积处理单元进行图像特征提取的效果：（a）输入的五个手写数字图片；（b）计算机进行特征提取的结果；（c）本文提出的光学卷积处理单元进行特征提取的结果——肉眼观察，效果已非常接近。

李明-祝宁华团队提出的光学卷积处理单元，采用两个4×4多模干涉耦合器与四个移相器，构建出三个2×2相关的实值卷积核（图1）。关键创新在于：将波分复用技术与光多模干涉相结合，用不同波长表征Kernel元素，输入到输出的映射实现卷积中的乘法运算；而波分复用结合光电转换，则实现卷积中的加法运算。通过调节四个热调移相器，还可实现相关卷积核的重构（图2）。

实验验证结果令人满意：手写数字图像的特征提取精度达到5 bit；对MNIST手写数字数据库进行十分类，准确率高达92.17%。与其他光计算方案相比，该方案优势显著。首先，算力密度高——将波分复用与光多模干涉融合，仅用4个调控单元就实现了3个2×2实值Kernel的并行运算，算力密度达12.74 T MACs/s/mm²。其次，线性扩展性——调控单元数量随矩阵规模线性增长，而非传统方案的二次爆炸，这意味着其在大规模集成方面潜力巨大。