数据处理方法及系统与流程

本发明涉及电光混合计算机系统领域，更为具体而言，涉及一种数据处理方法及系统。

背景技术：

1、在数据科学和机器学习中，数据标记和分类等是经典的主题，旨在提高数据处理的质量、速度和降低错误率，对于实时流式数据尤其重要。数据采集、通信和存储技术成本的迅速降低使得积累大量数据在经济上是可行的。

2、在现有技术中，数据标记和分类等通常在数字电子设备上进行，其中最耗时和最耗能量的操作包括矩阵向量乘法。目前已有基于图形处理单元(gpu)、现场可编程逻辑门阵列(fpga)等开发出的专用于进行大规模运算的数字电子电路，但这些数字电子设备的计算速度和能耗将成为上述大规模运算的瓶颈。

技术实现思路

1、本发明提供了一种数据处理方法及系统，其使用光子乘法器和/或光学网络执行矩阵向量乘法，可以减少计算时间和能量消耗。

2、根据本发明的一方面，提供了一种数据处理方法，其包括以下处理：

3、将输入数据转换为光信号；

4、通过多个光子乘法器，使所述光信号承载的输入数据与权重矩阵进行矩阵向量乘法运算，所述权重矩阵确定了数据处理解决的问题；

5、将经过所述乘法运算后的光信号转换为输出数据。

6、在一些实施方式中，初始的输入数据包括由所述权重矩阵确定的问题的初始近似解；所述输出数据包括由所述权重矩阵确定的问题的更新近似解。

7、在一些实施方式中，循环执行所述矩阵向量乘法运算，其中将前次循环的输出数据组成当前循环执行的输入数据，并将每次循环的输出数据形成数据序列，所述数据序列为由所述权重矩阵确定的问题的一系列更新近似解。

8、在一些实施方式中，所述权重确定的问题包括数据聚类、标记、分类和语义分割中的任意一个或任意组合的问题。在一些实施方式中，所述权重矩阵由加权图确定。在一些实施方式中，在所述加权图中，图的顶点对应于数据点，并且图的边对应于反映数据点对的相关性或互连图的权重。

9、在一些实施方式中，在所述加权图中，所述权重由数据点的相互对应关系以及数据聚类、标记、分类和语义分割的任意一个或任意组合的目标确定。在一些实施方式中，若相邻数据点相互吸引或相关，则确定相应的权重为正；若相邻数据点为中性或不相关，则确定相应的权重为零；若相邻数据点排斥或反相关，则确定相应的权重为负。

10、在一些实施方式中，初始的输入数据包括具有数值分量的多个向量，这些向量通过对数值分量执行聚类、标记、分类和/或语义分割的方法来确定聚类分配、数据标签、数据类别和语义数据段。

11、相应地，本发明还提供了一种数据处理系统，其包括：

12、第一转换模块，用于将输入数据转换为光信号；

13、光子计算模块，其与所述第一转换模块通信并且包括多个光子乘法器，所述光子计算模块配置成通过所述多个光子乘法器使所述光信号承载的输入数据与权重矩阵进行矩阵向量乘法运算，所述权重矩阵确定了数据处理解决的问题；

14、第二转换模块，其与所述光子计算模块通信，用于将经过所述乘法运算后的光信号转换为输出数据。

15、在一些实施方式中，所述第一转换模块包括：

16、数模转换器，用于将所述输入数据转换为模拟输入信号；

17、光调制器，与所述数模转换器通信，用于将模拟输入信号调制到光波中，得到所述光信号。

18、在一些实施方式中，所述系统还包括产生所述光波的光源或用于输入外部光源产生的所述光波的光耦合器。

19、在一些实施方式中，所述第二转换模块包括：

20、光电转换器，与所述光子计算模块通信，用于将经过所述乘法运算后的光信号转换为模拟输出信号；

21、模数转换器，与所述光电转换器通信，用于将所述模拟输出信号转换为作为所述输出数据的数字输出信号。

22、在一些实施方式中，所述系统还包括与所述光子计算模块通信的引导控制器，用于提供所述权重矩阵。

23、在一些实施方式中，所述第一转换模块的初始的输入数据包括由所述权重矩阵确定的问题的初始近似解；所述第二转换模块的输出数据包括由所述权重矩阵确定的问题的更新近似解。

24、在一些实施方式中，所述系统还包括数字存储单元，与所述第一转换模块和第二转换模块通信，用于存储所述输入数据和所述输出数据；并且，所述第一转换模块、光子计算模块、第二转换模块所执行的处理被循环执行，其中，所述数字存储单元被操作以将前次循环的输出数据组成当前循环执行的输入数据；在所述数字存储单元中存储每次循环的输出数据以形成数据序列，所述数据序列为由所述权重矩阵确定的问题的一系列更新近似解。

25、在一些实施方式中，所述权重确定的问题包括数据聚类、标记、分类和语义分割中的任意一个或任意组合的问题。在一些实施方式中，初始的输入数据包括具有数值分量的多个向量，这些向量通过对数值分量执行聚类、标记、分类和/或语义分割的方法来确定聚类分配、数据标签、数据类别和语义数据段。

26、根据本发明的另一方面，提供了另一种数据处理方法，其包括以下处理：

27、将输入数据调制到光波中；

28、通过光学网络将所述光波承载的输入数据传输至多个电子乘法器；

29、通过所述多个电子乘法器，使所述输入数据与权重矩阵进行矩阵向量乘法运算，所述权重矩阵确定了数据处理解决的问题；

30、将经过所述乘法运算后的数据作为输出数据输出。

31、在一些实施方式中，初始的输入数据包括由所述权重矩阵确定的问题的初始近似解；所述输出数据包括由所述权重矩阵确定的问题的更新近似解。

32、在一些实施方式中，通过所述电子乘法器循环执行所述矩阵向量乘法运算，其中，将前次循环的输出数据组成当前循环执行的输入数据，并将每次循环的输出数据形成数据序列，所述数据序列为由所述权重矩阵确定的问题的一系列更新近似解。

33、在一些实施方式中，所述权重确定的问题包括数据聚类、标记、分类和语义分割中的任意一个或任意组合的问题。在一些实施方式中，所述权重矩阵由加权图确定。

34、在一些实施方式中，在所述加权图中，图的顶点对应于数据点，并且图的边对应于反映数据点对的相关性或互连图的权重。在一些实施方式中，在所述加权图中，所述权重由数据点的相互对应关系以及数据聚类、标记、分类和语义分割的任意一个或任意组合的目标确定。在一些实施方式中，若相邻数据点相互吸引或相关，则确定相应的权重为正；若相邻数据点为中性或不相关，则确定相应的权重为零；若相邻数据点排斥或反相关，则确定相应的权重为负。

35、在一些实施方式中，初始的输入数据包括具有数值分量的多个向量，这些向量通过对数值分量执行聚类、标记、分类和/或语义分割的方法来确定聚类分配、数据标签、数据类别和语义数据段。

36、在一些实施方式中，所述多个电子乘法器之间通过所述光学网络相互通信。

37、相应地，本发明还提供了一种数据处理系统，其包括：

38、输入模块，用于输入输入数据；

39、光调制器，用于将所述输入数据调制到光波中；

40、电子计算模块，其与所述光调制器通过光学网络进行通信，并且包括多个电子乘法器，所述电子计算模块配置成通过所述光学网络接收所述光波承载的输入数据，通过所述多个电子乘法器使所述输入数据与权重矩阵进行矩阵向量乘法运算，所述权重矩阵确定了数据处理解决的问题；

41、输出模块，与所述电子计算模块通信，将经过所述乘法运算后的数据作为输出数据输出。

42、在一些实施方式中，所述光调制器和光学网络配置在一个或多个光子芯片中。在一些实施方式中，所述输入模块、多个电子乘法器、以及输出模块中的任意一个或多个配置在一个或多个电子芯片中。

43、在一些实施方式中，所述电子芯片贴装在所述光子芯片的上方或下方，其中，所述多个电子芯片通过所述光子芯片中的光学网络相互通信。

44、在一些实施方式中，所述输出模块通过所述光学网络与所述电子计算模块通信，所述经过所述乘法运算后的数据被调制到光波中以通过所述光学网络传输至所述输出模块。

45、在一些实施方式中，所述系统还包括产生所述光波的光源或用于输入外部光源产生的所述光波的光耦合器。

46、在一些实施方式中，所述输入模块输入的初始的输入数据包括由所述权重矩阵确定的问题的初始近似解；所述输出模块输出的所述输出数据包括由所述权重矩阵确定的问题的更新近似解。

47、在一些实施方式中，所述系统还包括数字存储单元，与所述输入模块和输出模块通信，用于存储所述输入数据和所述输出数据；

48、并且，所述电子乘法器循环执行所述矩阵向量乘法运算，其中，所述数字存储单元被操作以将前次循环的输出数据组成当前循环执行的输入数据；

49、在所述数字存储单元中存储每次循环的输出数据以形成数据序列，所述数据序列为由所述权重矩阵确定的问题的一系列更新近似解。

50、在一些实施方式中，所述权重确定的问题包括数据聚类、标记、分类和语义分割中的任意一个或任意组合的问题。在一些实施方式中，初始的输入数据包括具有数值分量的多个向量，这些向量通过对数值分量执行聚类、标记、分类和/或语义分割的方法来确定聚类分配、数据标签、数据类别和语义数据段。

51、根据本发明的实施方式，对于用于解决数据聚类、标记、分类和语义分割问题的系统和算法中最耗时和最耗能量的矩阵向量乘法和数据传输，使用光子乘法器执行，和/或使用光学网络进行数据传输，可以减少计算以及数据传输时间和能量消耗。从而，提高系统的处理速度，降低能耗。

52、本发明实施方式的各个方面、特征、优点等将在下文结合附图进行具体描述。根据以下结合附图的具体描述，本发明的上述方面、特征、优点等将会变得更加清楚。