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摘要 光学神经网络是区别于冯· 诺依曼计算架构的一种高性能新型计算范式, 具有低延时, 低功耗, 大带宽以及并行信号处理等优势. 片上集成是光学神经网络微型化发展的一种典型方式, 近年来片上集成光学神经网络获得了学术界及工业界的广泛关注. 对基于不同计算单元结构的片上集成光学神经网络的相关研究工作进行了梳理, 并分析了其设计原理, 实现方法及系统架构特征. 同时结合国内外最新研究进展, 进一步分析了片上集成光学神经网络在计算单元大规模拓展, 可重构, 非线性运算和实用化等方面面临的挑战及其未来发展趋势.