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图一：光电智能衍射计算处理器的基本原理

针对聚苯板上述挑战，来自清华大学信息学院的戴琼海教授研究团队提出并构建了光电智能衍射计算处理器（Diffractive Processing Unit, DPU），能够有效地重构实现包含百万神经元的多类新型光电神经网络，通过自适应的在线训练算法实现了高性能的视觉分类任务，并验证了光电智能计算的优越性。

DPU 的构架采用了光学衍射的物理现象，能够产生大规模的光学互联，从而助力构建高复杂度的光学神经网络（图一）。此外，该光学处理器原理充分利用了光的波粒二象性，神经改性聚苯板网络权重的调整通过控制光波传播的波前分布来实现，采用光电效应能够实现人工神经元的功能。DPU 的运行过程光计算部分则几乎承担所有的计算操作，采用高四川改性聚苯板通量可编程的光电器件并结合电子计算的灵活特性，能够实现高速数据调控以及大规模网络结构和参数的编程。“在这项工作中我们定义了光电的衍射人工神经元，能够实现对衍射光场的线性加权求和以及非线性激活响应，这是构建复杂光电深度学习系统的基础。” 林星特聘研究员说到。

图二：DPU 实现手写数字识别（GIF 图片）

通过软件编程重构 DPU 实现了包括前馈和循环的多种类型的深度神经网络架构，每个神经网络都包含数百万个神经元，具备较高的模型复杂改性聚苯板度。这些神经网络通过所提出的自适应在线训练方法校正系统误差累积，从而优化实验计算性能。这种自适应的训练方法通过测量神经网络内部的状态实现对计算参数的实时调整，成都挤塑板因此不依赖网络结构，能够普适于现有的光电智能计算系统。

图三：DPU 实现人类动作识别（GIF 图片）

将所构建的系统应用于分类和识别任务，并在深度学习的标准数据集上进行了性能验证，包括手写数字图像数据集（MNIST，图二）、时尚物品图像数据集（Fashion-MNIST），以及人类动作视频数据集（Wetzmann 和 KTH，图三）。光电智能计算模型性能首次超越了 LeNet-4 电子神经网络模型。系统还能实现高速、高精stp绝热保温板度的人类动作识别。运行同样的神经网络，光电计算系统与特斯拉 V100 图形处理器（GPU）相比，计算速度提高了 8 倍，系统能效提升超过一个数量级，核心模块计算能效则能够提升四个数量级。

（来源：戴琼海教授研究团队）

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