基于光学超构表面的高性能并行卷积神经网络加速器

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近日，香港中文大学电子工程系黄超然教授课题组在基于光学超构表面的并行卷积神经网络加速器取得进展。该卷积加速器由单片超薄超构表面光学前端与数字成像处理后端组成。光学和数字单元可以10 µm间距紧凑集成（图1），可实现0.016立方毫米的小体积，并能够对不同偏振的光学图像进行低功耗、低延时和高精度的并行卷积处理。该工作在实验上验证了其在加速卷积神经网络方面的优异性能，并在不同偏振光照射下实现高图像分类准确率。该研究成果发表在国际权威学术期刊《 Laser & Photonics Reviews 》上，标题为Meta-Optics Based Parallel Convolutional Processing for Neural Network Accelerator。 香港中文大学电子工程系黄超然教授为本文通讯作者，黄超然教授课题组博士研究生罗明成为本文第一作者。本文合作作者包括黄超然教授课题组博士研究生徐滕基、香港 ………………………………