基于深度机器学习算法的光子互联芯片的性能测试与校准方法

本发明涉及芯片性能测试技术领域，具体地说，涉及基于深度机器学习算法的光子互联芯片的性能测试与校准方法。其包括以下步骤：校准光源的输出，计算光源功率随时间变化的均方根误差；考虑光纤与芯片的连接损耗和对准损耗，计算插入损耗和回波损耗；利用光子芯片深度学习分析算法分析芯片的频谱响应和相位响应，计算频谱响应宽度；测量光子互联芯片的输出信号生成眼图，计算信号噪声比和误码率；将光子互联芯片置于可调节温度的环境中，引入材料热膨胀影响计算温度系数，建立光输出功率模型。该方法通过补偿连接损耗和对准误差，以及利用深度学习模型进行传输特性建模，有效提高了芯片测试的精度和可靠性。