2024年1月9日，《光学》（Optica）以 All-optical complex-valued convolution based on four-wave mixing 为题在线发表了张新亮教授课题组在基于非线性效应的全光复值计算的研究中取得的最新研究成果。他们基于光学四波混频效应，首次实现了并行的5种不同功能的全光复值卷积/相关运算。

卷积是一种重要的数学运算，在卷积神经网络等应用中，卷积计算通常会消耗大量的计算资源，因此需要通过专用设备来实现卷积计算的加速。与基于图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)等电学设备的卷积计算相比，采用光学方案实现卷积计算在速度和能耗方面具有显著优势。在已报道的工作中，光学数字卷积通常基于波分复用(WDM)技术处理光信号，并通过光电探测器对多个波长光信号的功率求和，得到时域的卷积结果。多波长的并行输入为光学数字卷积提供了极大的数据吞吐量，但是，由于不同波长的光信号不能干涉，这种方法只能进行正实数的卷积。此外，为了满足图像处理和神经网络等应用的实际需要，还需要后续的数字信号处理(DSP)或差分检测，属于电光组合的加速方案。

团队提出了一种全光计算方案，该方案利用多个四波混频过程产生的转换光的相干叠加实现多波长光信号上复值信息的卷积运算（图1）。该方案在具备WDM技术的吞吐量优势的同时，能够借助干涉直接实现复值计算，其计算吞吐量可通过增加输入光波长的数量和光信号上信息的波特率来提升。同时，团队将这种全光复值卷积应用于卷积图像处理的加速（图2），实现了30 Gb/s速率下的图像的边缘提取。受益于四波混频效应的大转换带宽和速率透明的优势，该方案有望在更多波长通道上实现更大规模的复值卷积，为未来的高速、大容量光学复值计算铺平道路。

图 1 a，全光学复值卷积原理图。b，输出光的光谱分布。c，单次卷积的计算过程。d，输出光上加载的信息。

图 2 全光复值图像处理原理图

华中科技大学博士生顾文滔为该工作的第一作者，张新亮教授、董文婵讲师为论文共同通讯作者，华中科技大学为第一完成单位。其他合作者包括华中科技大学徐竞教授、周海龙副教授、博士后王逸伦、博士生高晓岩。这项研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、武汉曙光工程知识创新项目、中国博士后科学基金的资助。