普源 DG70000 图形信号仿真在光神经网络中的应用
光神经网络(ONN)凭借光速运算与低功耗特性,成为下一代人工智能计算的核心方向。其核心原理是通过光学器件完成密集矩阵乘法运算,实现图像识别等复杂任务。在这一过程中,图形信号的精准仿真与高速传输是决定系统性能的关键环节。普源 DG70000 系列任意波形发生器(AWG)凭借高采样率、高分辨率特性,成功解决了光神经网络测试中的信号调制难题,显著提升了图像传输效率与识别精度。
一、光神经网络的信号传输机制
光神经网络的图像识别流程可概括为 “电 - 光 - 电” 的信号转换链:
图形信号数字化:将图像像素(如 7×7 像素块)转化为一维灰度值数组,每个灰度值对应特定 bit 数据;
电信号调制:通过调制源将 bit 数据转换为电压信号,驱动脉冲激光器输出光信号;
光学运算:光信号经单模光纤传输至光学器件,以光速完成卷积、矩阵乘法等运算;
信号还原:最终光信号通过光电探测器转回电信号,由高速示波器捕获并分析,完成图像识别判断。
其中,调制源的性能直接影响激光器输出的消光比与信号分辨率,进而决定图像识别的误码率。
二、测试挑战:传统调制源的性能瓶颈
实验初期,研究团队采用可编程线性电源作为调制源,但其固有缺陷严重制约了系统性能:
速率低下:线性电源的信号带宽仅能支持秒级时间尺度的传输,一张高清图像需耗费极长时间传输,甚至无法实现动态图像的实时处理;
分辨率受限:线性电源的波表长度有限,海量图像数据需构建超大规模波表,导致数据管理复杂度激增;
信号质量不足:虽然线性电源输出幅度可达伏级(利于提升激光器消光比),但低带宽导致灰度等级有限,仅能传输简单图像,无法满足高精度识别需求。
三、解决方案:DG70000 系列 AWG 的技术突破
为突破上述瓶颈,研究团队引入普源 DG70000 系列 AWG(以 DG70004 为例)作为调制源,其核心性能参数完美适配光神经网络的测试需求:
高采样率与带宽:12Gsa/s 采样率、2GHz 模拟带宽,支持百纳秒级信号传输,较线性电源提升约 10⁷倍;
高分辨率:16bit 垂直分辨率,可精准还原图像灰度等级,配合放大器后能满足激光器对输入电压的精度要求;
超大波表容量:1.5Gpts 单波表长度,可一次性加载海量图像数据,避免频繁波表切换导致的效率损失。
四、实际应用与测试效果
信号调制流程
将图像像素的灰度值编码为 16bit 数据,通过编程或文件导入方式加载至 DG70000 的波表;
设定采样率(100-5GHz 可调),AWG 输出对应电压信号,同步预留触发电平与参考电平;
电压信号经放大器放大后驱动脉冲激光器,完成电 - 光信号转换。
关键性能提升
传输效率:单幅图像传输时间从秒级压缩至百纳秒级,实现高清图像的高速传输;
识别精度:16bit 分辨率配合高消光比激光器,使图像灰度等级显著提升,误码率降低 90% 以上;
灵活性:支持动态调整采样率与波形参数,适配不同光学器件的运算速度与带宽需求。
系统协同效果
经 DG70000 调制的光信号,通过光学器件运算后,由普源 DS70000 系列示波器捕获还原。测试结果显示,图像边缘清晰度提升 30%,灰度过渡平滑度提高 50%,充分验证了 AWG 在光神经网络中的核心作用。
五、方案优势总结
高速率与高分辨率协同:2GHz 带宽与 16bit 分辨率的组合,既保证信号传输效率,又精准还原图像细节;
便捷的数据管理:支持 txt 波表文件直接导入与编程控制,简化海量图像数据的加载流程;
灵活适配性:可调采样率与超大波表容量,满足从简单灰度图像到高清彩色图像的多样化测试需求。
六、小结
普源 DG70000 系列 AWG 通过解决光神经网络中的信号调制瓶颈,为高速、高精度图像识别提供了可靠的测试支撑。其在速率、分辨率与灵活性上的综合优势,不仅适配当前光神经网络的研发需求,更为未来更大规模的光学计算系统提供了可扩展的测试方案,推动光神经网络从实验室走向实际应用。
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