上海交大全光生成芯片问世赋能AI算力

  近日，上海交通大学团队在新一代算力光芯片领域取得重大突破，成功研发出全球首款可支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片LightGen。相关研究成果于12月19日正式发表于国际顶级学术期刊《科学》，并被遴选为高光论文重点报道，为前沿人工智能技术的算力升级开辟了全新路径。

  随着生成式人工智能的快速普及，从文本驱动图像生成到短时高清视频创作，各类复杂应用对算力支撑和能耗控制的要求日益严苛。在后摩尔定律时代，传统电子芯片的性能提升逐渐触顶，光电计算因其高速、低耗的特性，成为下一代算力芯片的核心探索方向。然而，如何让光电芯片真正适配前沿大规模生成模型，实现复杂生成任务的高效运行，长期以来都是全球智能计算领域的公认难题。

  此次研发的LightGen芯片，实现了单枚芯片上的三大关键瓶颈突破，一举破解了行业痛点。据介绍，芯片成功达成单片上百万级光学神经元集成，攻克了全光维度转换技术难题，并创新研发出不依赖真值的光学生成模型训练算法。这一系列突破让芯片摆脱了传统“电辅助光计算”的局限，完整实现了“输入—理解—语义操控—生成”的全光闭环运行，首次让大规模生成任务的全光端到端实现成为现实。

  实验验证显示，LightGen芯片的应用场景覆盖广泛，可高效完成512×512及以上分辨率的图像语义生成、3D建模、高清视频生成等复杂任务，同时还能支持图像去噪、局部与全局特征迁移等语义调控功能。在性能评测中，该芯片采用严格的算力评价标准，在保证生成质量与现有顶尖电子神经网络相当的前提下，展现出压倒性的算力和能效优势。

  即便搭配性能相对滞后的输入设备，LightGen的算力和能效较当前顶尖数字芯片仍能实现两个数量级的提升；若采用前沿输入设备突破信号频率瓶颈，理论上可实现算力提升7个数量级、能效提升8个数量级的跨越式突破。这一成果不仅证实了全光方案替代传统电子计算方案的巨大潜力，更从侧面印证了大规模集成、全光维度变换等核心难点被系统性解决后，全光芯片承载大规模生成网络的现实价值。

  业内人士指出，LightGen芯片的问世为下一代算力芯片发展提供了关键技术支撑，将推动生成式人工智能向更高速、更节能的方向迭代，为智能计算领域的技术革新注入强劲动力。