突破 AI 算力瓶頸！上海交大全光計算芯片問世，算力能效狂升 100 倍

近日，上海交通大學(xué)科研團(tuán)隊在新一代光計算芯片領(lǐng)域取得重大突破，成功研發(fā)出全球首款支持大規(guī)模語義媒體生成模型的全光計算芯片LightGen。相關(guān)研究成果于12月19日正式發(fā)表在國際頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》（Science）上，為破解生成式AI面臨的算力與能耗瓶頸開辟了全新路徑。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模生成模型的迅猛演進(jìn)，AI對算力和能耗的需求呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)電子芯片架構(gòu)受物理特性限制，性能增長速度已難以跟上需求，形成嚴(yán)重缺口。在此背景下，光計算等新型架構(gòu)因天然具備高速、并行的優(yōu)勢，成為突破這一瓶頸的重要探索方向。

"所謂光計算，通俗來講就是讓光在芯片中傳播，通過光場變化完成計算，而非依賴電子在晶體管中運(yùn)行。"論文作者、上海交大集成電路學(xué)院助理教授陳一彤解釋道。盡管光計算優(yōu)勢顯著，但將其應(yīng)用于生成式AI卻面臨諸多難題：現(xiàn)有全光計算芯片多局限于小規(guī)模、分類類簡單任務(wù)，若通過光電級聯(lián)或復(fù)用適配復(fù)雜任務(wù)，又會嚴(yán)重削弱光計算的速度優(yōu)勢。因此，如何讓光芯片高效運(yùn)行復(fù)雜生成模型，成為全球智能計算領(lǐng)域的公認(rèn)難題。

陳一彤課題組此次提出并實現(xiàn)的全光大規(guī)模語義生成芯片LightGen，成功攻克了這一核心難題。該芯片的關(guān)鍵突破在于，在單枚芯片上同時解決了"單片上百萬級光學(xué)神經(jīng)元集成""全光維度轉(zhuǎn)換""不依賴真值的光學(xué)生成模型訓(xùn)練算法"三項領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵瓶頸，首次實現(xiàn)了面向大規(guī)模生成任務(wù)的全光端到端計算。

嚴(yán)苛的實測數(shù)據(jù)印證了該芯片的性能飛躍：即便配備性能相對滯后的輸入設(shè)備，LightGen芯片在完成生成任務(wù)時，算力和能效較當(dāng)前頂尖數(shù)字芯片仍實現(xiàn)了2個數(shù)量級的提升，即運(yùn)算速度快100倍、能耗僅為原來的1%。若搭配前沿光子輸入系統(tǒng)，理論上可實現(xiàn)算力提升7個數(shù)量級、能效提升8個數(shù)量級的跨越式突破，相當(dāng)于將傳統(tǒng)芯片1萬秒的運(yùn)算耗時縮短至0.1秒。

功能層面，LightGen芯片已實現(xiàn)"輸入—理解—語義操控—生成"的完整閉環(huán)，能夠高效完成高分辨率（≥512×512）圖像語義生成、3D場景重建（NeRF）、高清視頻生成及語義調(diào)控等復(fù)雜任務(wù)，同時還支持去噪、局部與全局特征遷移等多項大規(guī)模生成式任務(wù)，生成質(zhì)量可與Stable Diffusion等主流數(shù)字模型相媲美。

值得關(guān)注的是，該研究成果已被《科學(xué)》雜志選為高光論文重點(diǎn)報道。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，LightGen芯片的問世，不僅打破了全光計算在大規(guī)模生成模型應(yīng)用中的技術(shù)壁壘，更讓光計算從"理論優(yōu)勢"走向"實用價值"，為新一代算力芯片助力前沿人工智能開辟了新路徑。"這一成果也為探索更高速、更高能效的生成式智能計算提供了新的研究方向。"陳一彤表示。

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