相变材料光残余卷积加速器

功耗降至 9.8 μW

以相变材料为基础，实现全光残余卷积，以极低功耗完成深度神经网络所需的残余结构计算。

Quan, Zhiqiang · Bing, Han · Ma, Xiaoxiao · 缪向水 · He, Qiang · 王健

Light: Science and Applications 2026

参数信息

权值更新功耗

9.8 μW

运算速度

128 GHz

相对均方根误差

0.125

技术优势

权值更新功耗极低

权值更新功耗仅 9.8 μW，比传统热光单元的约 10 mW 降低三个数量级，大幅降低片上热预算。

支持高速残差卷积

实验演示了 128 GHz 的光学残差卷积，速度远超电学架构，同时保持高卷积精度，相对均方根误差小于 0.125。

非易失全光操作

基于相变材料实现非易失性全光残差卷积，无需持续供电维持权重，且完全在光域完成运算，避免光电转换开销。

应用场景

• 光子神经网络：为光子神经网络补上残差卷积模块，支撑 ResNet 等深度模型的光学实现。
• 光子计算：以非易失相变材料实现全光卷积运算，大幅降低光子计算系统的功耗与延迟。
• AI加速器：以 128 GHz 光学残差卷积加速深度神经网络推理，替代电学残差模块。