上海交通大學(xué)集成電路學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)在算力芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵突破，成功研制出全球首款支持大規(guī)模語義媒體生成的全光計(jì)算芯片。該成果以“大規(guī)模智能語義視覺生成全光芯片”為題，發(fā)表于國際權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》雜志，標(biāo)志著我國在光子計(jì)算與人工智能交叉領(lǐng)域取得引領(lǐng)性進(jìn)展。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成式AI模型的快速發(fā)展，傳統(tǒng)電子芯片在應(yīng)對超大規(guī)模模型時(shí)面臨算力不足與能耗過高的雙重挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)指出，現(xiàn)有光計(jì)算方案多局限于簡單分類任務(wù)，而光電混合架構(gòu)又會顯著降低光子計(jì)算的速度優(yōu)勢。如何讓光芯片直接運(yùn)行復(fù)雜生成模型，成為全球智能計(jì)算領(lǐng)域亟待攻克的核心難題。

針對這一挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出全光大規(guī)模語義生成芯片架構(gòu)LightGen，在單芯片上同時(shí)突破三大技術(shù)瓶頸：首次實(shí)現(xiàn)百萬級光學(xué)神經(jīng)元集成，攻克全光維度轉(zhuǎn)換難題，并開發(fā)出無需真實(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)注的光芯片訓(xùn)練算法。這些創(chuàng)新使光芯片能夠獨(dú)立完成從圖像輸入、語義理解到內(nèi)容生成的完整流程，真正實(shí)現(xiàn)“光認(rèn)知”語義信息。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，LightGen芯片可高效完成高分辨率圖像生成（分辨率達(dá)512×512以上）、三維場景重建（NeRF技術(shù)）、高清視頻生成與語義調(diào)控等復(fù)雜任務(wù)，同時(shí)具備圖像去噪、特征遷移等能力。與傳統(tǒng)電芯片依賴電子信號輔助生成不同，該芯片完全通過光子運(yùn)算實(shí)現(xiàn)端到端媒體生成，在生成質(zhì)量相當(dāng)?shù)那疤嵯拢到y(tǒng)能耗與延遲顯著降低。

性能對比數(shù)據(jù)顯示，即使采用普通輸入設(shè)備，LightGen仍能達(dá)到頂尖數(shù)字芯片2個(gè)數(shù)量級的算力提升和2個(gè)數(shù)量級的能效優(yōu)化。若配備前沿光信號輸入裝置，理論算力可提升7個(gè)數(shù)量級，能效提升達(dá)8個(gè)數(shù)量級。這種跨越式性能躍升，為解決AI算力危機(jī)提供了全新技術(shù)路徑。

該研究通過系統(tǒng)級優(yōu)化設(shè)計(jì)，驗(yàn)證了全光架構(gòu)運(yùn)行大規(guī)模生成網(wǎng)絡(luò)的可行性。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的專用訓(xùn)練算法，突破了光場訓(xùn)練缺乏真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)的限制，為光子芯片的自主學(xué)習(xí)能力奠定基礎(chǔ)。這項(xiàng)成果不僅為下一代低功耗AI芯片設(shè)計(jì)提供理論支撐，更將推動智能計(jì)算向光子時(shí)代加速邁進(jìn)。