百层光子深度学习仿真平台

百层光子深度学习仿真平台主要面向研究目标 3.1 提出面向复杂任务的衍射神经集成范式。平台搭建通过大规模数值仿真完成，采用光子芯片级模型与系统级网络模型联合计算的方法，对基于百层光子计算（SLiM）架构的深度光神经网络进行系统仿真。通过参数扫描方式，对超深网络条件下的网络可扩展性、传播稳定性及容错能力进行评估，并生成标准化仿真数据文件。数据集主要记录不同参数配置及运行条件下的光场传播结果及相关系统运行参数，可用于超深层光神经网络建模、百层光子计算架构优化及复杂任务光计算性能分析。数据采集主要依托清华大学相关计算平台完成，能够支持百层光网络仿真任务，规模达到177MB。