基于波分复用的类脑计算

光学神经网络（ONNs）或光学类脑硬件加速器，具有显著提升主流电子处理器的计算能力和能效的潜力，因为它们的超大带宽可达到数十太赫兹，并结合模拟架构，避免了数据来回读取和写入的需要。已经采用不同的复用技术来展示ONNs，其中波分复用（WDM）技术充分利用了光学在宽带宽方面的独特优势。在这里，我们回顾了基于WDM的ONNs的最新进展，重点关注使用集成微梳实现ONNs的方法。我们展示了使用工作在每秒11万亿次操作的光学卷积加速器进行的人类图像处理的结果。还讨论了需要解决的ONNs在未来应用中的开放挑战和局限性。