华中科技大学在非线性全光神经计算硬件取得新成果

Nature Communications在线刊发了华中科技大学集成电路学院叶镭教授、缪向水教授关于二维材料非线性效应全光神经计算硬件的最新研究成果“Programmable nonlinear optical neuromorphic computing with bare 2D material MoS2”。缪向水、叶镭、武汉光电国家研究中心王平教授和美国伦斯勒理工学院包玮教授为通讯作者，香港中文大学童磊博士、华中科技大学集成电路学院王逸伦博士、合肥工业大学毕亚丽博士为共同第一作者。华中科技大学集成电路学院为论文第一完成单位。该工作得到香港中文大学许建斌教授、美国宾夕法尼亚大学Deep Jariwala教授的大力支持，受到国家自然科学基金、国家重点研发计划、湖北省重点研发计划和香港研究资助局等项目的资助。

二维材料具有多样且可调的非线性光学效应，基于其非线性效应的全光计算机制具有高速、高并性度、高能效的本征优势，能够支撑数据密集型人工智能计算硬件的高效开发。目前主要的硬件方案包括：片上光学结构硬件，保留全光计算的本征性能，但是动态可调性受限，难以高密度集成；光电耦合调控硬件，支持高效可调性和高密度器件集成，但是大幅降低处理速度且引入额外功耗。我校团队的这一研究从材料能带结构出发，设计全新的全光激发方案，使电子的非线性弛豫过程和信号调控需求匹配，进而开发纯二维MoS2阵列的全光计算硬件，实现非线性信号的增强和多维度动态调控。该硬件保留光计算的本征优势，规避复杂硬件设计，解决计算性能和功能调控的矛盾。

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硬件设计和理论基础

多层MoS2材料的非线性效应涉及到布里渊区K谷处的双光子吸收以及Γ点处高能嵌套导带中的协同激发态吸收。通过设计全新的泵浦-探测-控制飞秒脉冲激发方案，其中控制光脉冲使非线性效应从双光子吸收转换至协同激发态吸收，实现非线性信号的增强，信噪比大于16dB；非线性信号可以由三种光脉冲独立调制，信号强度和功率成线性关系；三能级激发跃迁使信号弛豫寿命延长；高能嵌套导带内高电子态密度分布增强库伦屏蔽效应，使信号的厚度依赖性明显增强。因此，可以通过控制光的开关状态、激发功率、脉冲延迟时间、材料厚度等四个维度进行光信号的动态调控和多种功能设计。

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硬件调控方案

由于上述全光计算机制仅依赖材料的本征物理特性，我校团队首次直接利用纯MoS2材料构建高集成密度的全光计算阵列，无需复杂的光学结构设计，无需引入电信号耦合调控。以脉冲延迟时间编码阵列单元的权重，以激发功率编码输入信号，实现全光神经网络计算，阵列单元的计算速度达到5.6ps，计算功耗为~5.12−9.12pJ。精准选择计算单元的材料厚度，将激发功率编码为二进制输入信号，实现全光与门、或门、与非门、或非门和数模转换器等逻辑计算器件。相关工作为非线性全光神经网络硬件的开发提供了全新的解决思路。

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硬件功能实现

缪向水团队长期从事三维相变存储器、忆阻器、类脑智能计算与逻辑运算等信息存储材料及器件方向的研究。2018年出版了国内第一本忆阻器专著《忆阻器导论》；2019年团队将93项三维相变存储器芯片专利许可给国内存储器龙头并合作开发产品，并与行业龙头企业合作建立了联合实验室，推动存储器芯片技术成果转化和未来引领技术探索。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-54776-z