据新华社报道，上海交通大学（SJTU）研究人员最近在下一代光学计算芯片领域取得了重大突破，首次成功实现了能够支持大规模语义生成模型的全光学计算芯片。研究成果于12月19日发表在《科学》杂志上。
随着深度神经网络和大规模生成模型的快速发展，对超高计算能力和能效的需求暴露出传统芯片架构性能增长的差距。在这样的背景下，像光学计算这样的新兴范式越来越受到关注。
“光学计算可以理解为用光在芯片中传播的光替代晶体管中的电子，利用光场的变化来进行计算，”该论文通讯作者、圣母大学集成电路学院助理教授陈一通表示。“光本身在速度和并行性方面具有优势，是克服计算能力和能耗瓶颈的有力途径。”
然而，陈博士指出，将光学计算应用于生成式人工智能远非易事。现有的全光学计算芯片主要局限于小规模分类任务，而光电子级联或复用则显著削弱了光学计算的速度优势。因此，如何使下一代光学芯片能够运行复杂的生成模型，已成为全球智能计算界广泛认可的挑战。
为应对这一挑战，陈博士的研究团队提出了并演示了LightGen，一种全光学的大规模语义生成芯片。在严格的性能评估标准下获得的实验结果表明，即使与相对滞后的输入设备配合使用，LightGen 在计算能力和能效方面仍比最先进的数字芯片提升了两个数量级。
团队将这一性能飞跃归功于单芯片同时实现的三项关键突破：数百万光学神经元集成在片上、全光学量度变换，以及用于生成模型的无地面真理光学训练算法。这些进步共同使得大规模生成任务的端到端全光实现成为可能。
研究人员表示，LightGen能够完成“输入-理解-语义作-生成”的完整闭环，实现高分辨率（≥512×512）图像语义生成、三维生成（NeRF）、高清视频生成和语义控制。它还支持一系列大规模生成任务，包括去噪以及局部和全局特征转移。
陈表示：“LightGen为下一代光学计算芯片开辟了赋能尖端人工智能的新道路，并为探索更快、更节能的生成智能计算提供了新的研究方向。”
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