上海交大陈一彤课题组在新一代算力光芯片有啥重大突破？

在上海于12月21日由记者颜维琦发出如此报道，关于从依据一句话便产出一张图，而后到仅需几秒钟就能生成一段视频来看，生成式人工智能正朝着更为复杂的真实世界应用前行，模型若是越大（分辨率越高，产生内容越丰富的时候）其所需要的消耗能量与算力的需求也就愈发惊人，然当下光电芯片依然主要是擅长在加快判别类任务方面，但距离能够支撑前沿大规模生成模型却尚有不小的一段距离，那么如何才能够让下一代算力光芯片可以运行复杂生成模型呢？之前时日，有记者从中得知，上海交通大学那儿，该校集成电路学院里陈一彤科研组，在新一代算力光芯片这个方向，获得了意义重大的突破，头一回达成了支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片，相关的研究，在最近的日子里，发表在了国际学术期刊《科学》之上。

所谓的“光计算”，通俗来讲可以这样理解：它并非是让电子在晶体管里运行，而是让光在芯片里进行传播，通过光场的变化来达成计算。光天然就拥有高速以及并行这样的优势，所以长期以来都被视作突破算力与能耗瓶颈的关键方向。然而，要把光计算切实应用到生成式AI上面，可不是如此简单的事情：生成模型通常规模更大，并且还需要在不同维度之间持续变换；要是芯片规模较小的话，那就只得频繁在光与电之间进行级联或者复用，速度优势也会被延迟以及能耗很快抵消。因此，全光计算就显得更为重要和困难。

它能够达成令人惊叹的性能跃升，原因在于，它于单枚芯片之上，同时攻克了三项领域内被公认为关键阻碍的难题，分别是：单片拥有上百万级别的光学神经元集成，全光维度进行转换，不依靠真值的光学生成模型训练算法。这三项之中，任意一项单独取得突破，便足以形成重要的进展，然而，把它们同时予以实现，这就使得面向大规模生成任务的全光端到端得以实现成为了可能。

更关键的是，所展示的并非动用电辅助光来开展生成，而是要让全光芯片确切达成“输入—理解—语义操控—生成”的封闭回路，即：当输入图像进入芯片之后，系统能够提取以及表征语义信息，并且在语义操控状态下生成全新的媒体数据，达成让光“理解”以及“认知”语义。论文实验证实，能够完成高分辨率图像语义生成、3D生成、高清视频生成以及语义调控，同时还支持去噪、局部与全局特征迁移等诸多大规模生成式任务。

业内专家作出评价，其为新一代算力芯片助力前沿人工智能真正地开辟了全新路径，并且为探索更高速、更高能效的生成式智能计算方面提供了新的研究方向。

(责编：刘橦洁、陈键)