摘要

神经形态计算(类脑计算)以其自适应学习、高并行计算和低功耗等优点,被认为是最有希望解决冯·诺依曼(von Neumann)瓶颈的方法之一.实现神经形态计算的重要前提是开发能模拟生物突触行为的神经突触器件.电学神经突触器件是首先发展起来的神经突触器件,但是它们在统筹考虑带宽、连接、密度等因素下的整体优化面临着很大的挑战.近年来,把光引入神经突触器件,研制光电神经突触器件,为神经突触器件的发展带来了新机遇.对神经突触器件而言,光不仅具备电难以实现的高带宽、低串扰、低功率和无延迟等特性,还可以直接模拟视觉等至关重要的神经行为.光电神经突触器件作为基于光电集成的人工神经网络的基础,有望有力促进高性能和低功耗的神经形态计算的发展.本文主要介绍了光电神经突触器件的基本性能和类别,展示了已经实现的光电神经突触器件的模拟应用,并展望了今后光电神经突触器件的发展.