神经网络计算方法及光子神经网络芯片架构

    公开(公告)号:CN114742219A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210369462.5

    申请日:2022-04-08

    IPC分类号: G06N3/067 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本公开提供了一种神经网络计算方法及光子神经网络芯片架构,可以应用于人工智能技术领域、计算机芯片技术领域。通过电子逻辑芯片,接收与神经网络中的每一个计算层对应的计算任务,将计算任务划分为P个子计算任务,其中,P为正整数;通过电子逻辑芯片向Q个光子神经网络核心发送P个子计算任务,其中,Q为正整数,光子神经网络核心通过至少一种精度进行计算;通过Q个光子神经网络核心对每个子计算任务计算得到对应的子计算结果;基于每个子计算结果,通过电子逻辑芯片确定计算层的计算结果;根据神经网络中每一个计算层的计算结果,确定神经网络的输出结果。

    低损耗硅基激光器
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111564758A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010465149.2

    申请日:2020-05-27

    IPC分类号: H01S5/34 H01S5/343

    摘要: 一种硅基激光器,包括:含有V形底部沟槽的SOI图形衬底;外延结构,依次为N型位错限制层、N型缓冲层、N型下包层、下波导层、量子阱有源区、上波导层、P型上包层、隧道结、N型上包层和N型接触层。本发明使用隧道结的隧穿效应,N型掺杂区域-隧道结-P型掺杂区域代替P型掺杂区域,在满足激光器工作电流稳定,粒子数反转的前提下,缩小了P型掺杂区域的体积,可有效降低光场与P型掺杂区域的重叠,减小激光器内部损耗,优化激光器激射性能,进一步推动硅基激光器电泵激射的实现。

    单模掩埋半导体激光器及其制备方法

    公开(公告)号:CN117134196A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311140731.1

    申请日:2023-09-05

    IPC分类号: H01S5/343 H01S5/10

    摘要: 本公开提供了一种单模掩埋半导体激光器及其制备方法,可以用于光电子器件领域。该单模掩埋半导体激光器包括:N型电极,设置于单模掩埋半导体激光器的底板上;外延结构层,设置于N型电极上;宽台面结构层,设置于所外延结构层上;以及P型电极,设置于宽台面结构层上;其中,沿激光器结构层生长方向,宽台面结构层包括下波导层、多量子阱层和上波导层,台面两侧由掩埋层包覆;其中,下波导层厚度大于上波导层厚度,以便下拉和扩大近场光斑;其中,外延结构层包括稀释波导层,稀释波导层用于对激发光进行选模,以便单模掩埋半导体激光器生成只包括基模的激光。