基于流水线技术的光学神经网络并行化加速系统及方法

本发明提出了一种基于流水线技术的光学神经网络并行化加速系统及方法，属于人工智能硬件加速与光电计算技术领域。包括：构建分层流水线架构，将光学神经网络的计算过程分解为多个并行处理阶段；通过流水线技术控制光学与电学模块，进而实现光信号与电信号在层间的交替传输与存储；基于采样保持电路，设计了一种模拟域的流水线缓存单元。在光学计算阶段，采用PCM交叉阵列实现高速矩阵乘法；在电学激活函数阶段，通过模拟电路实现激活函数，随后通过采样保持电路实现流水线的模拟信号缓存。本发明解决了传统光学神经网络因层级串行处理导致的延迟高、资源利用率低的问题，显著提升计算效率。