據新華社報道，上海交通大學（SJTU）研究人員最近在下一代光學計算芯片領域取得了重大突破，首次成功實現了能夠支持大規模語義生成模型的全光學計算芯片。研究成果于12月19日發表在《科學》雜志上。

隨著深度神經網絡和大規模生成模型的快速發展，對超高計算能力和能效的需求暴露出傳統芯片架構性能增長的差距。在這樣的背景下，像光學計算這樣的新興范式越來越受到關注。

“光學計算可以理解為用光在芯片中傳播的光替代晶體管中的電子，利用光場的變化來進行計算，”該論文通訊作者、圣母大學集成電路學院助理教授陳一通表示。“光本身在速度和并行性方面具有優勢，是克服計算能力和能耗瓶頸的有力途徑。”

然而，陳博士指出，將光學計算應用于生成式人工智能遠非易事。現有的全光學計算芯片主要局限于小規模分類任務，而光電子級聯或復用則顯著削弱了光學計算的速度優勢。因此，如何使下一代光學芯片能夠運行復雜的生成模型，已成為全球智能計算界廣泛認可的挑戰。

為應對這一挑戰，陳博士的研究團隊提出了并演示了LightGen，一種全光學的大規模語義生成芯片。在嚴格的性能評估標準下獲得的實驗結果表明，即使與相對滯后的輸入設備配合使用，LightGen 在計算能力和能效方面仍比最先進的數字芯片提升了兩個數量級。

團隊將這一性能飛躍歸功于單芯片同時實現的三項關鍵突破：數百萬光學神經元集成在片上、全光學量度變換，以及用于生成模型的無地面真理光學訓練算法。這些進步共同使得大規模生成任務的端到端全光實現成為可能。

研究人員表示，LightGen能夠完成“輸入-理解-語義作-生成”的完整閉環，實現高分辨率（≥512×512）圖像語義生成、三維生成（NeRF）、高清視頻生成和語義控制。它還支持一系列大規模生成任務，包括去噪以及局部和全局特征轉移。

陳表示：“LightGen為下一代光學計算芯片開辟了賦能尖端人工智能的新道路，并為探索更快、更節能的生成智能計算提供了新的研究方向。”