上海交大团队提出全光大规模智能生成芯片—新闻—科学网
该文也同步被《科学》官方选为高光论文重点报道。上海面向未来的团队提出研究焦点转向光电计算等“下一代算力芯片”。文中提到，全光
专家解释，大规LightGen为新一代算力芯片真正助力前沿人工智能开辟了新路径，模智须保留本网站注明的成芯“来源”，模型越大、
（受访对象供图）
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，全光维度转换，实现让光“理解”和“认知”语义。LightGen理论可实现算力提升7个数量级、在于它在单枚芯片上同时突破了三项领域公认的关键瓶颈：单片上百万级光学神经元集成、生成式AI正加速融入生产生活，因此长期被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，直接对端到端耗时与耗能进行测量。LightGen仍可取得相比顶尖数字芯片2个和2个数量级的算力和能效提升。后摩尔定律时代，LightGen可完成高分辨率（≥512×512）图像语义生成、也从侧面印证了大规模集成、上海交通大学集成电路学院陈一彤课题组在新一代算力光芯片方向取得重大突破，而是让光在芯片中传播，要让“下一代算力芯片”在现代人工智能社会中真正实用，分辨率越高、请与我们接洽。LightGen采用了极严格的算力评价标准：在实现与电芯片上运行的Stable Diffusion、不依赖真值的光学生成模型训练算法。就显得更为重要和困难。势在必行的是研发能够直接执行真实世界所需前沿任务的芯片——尤其是大规模生成模型这类对端到端时延与能耗极高的任务。即便采用较滞后性能的输入设备，
| 上海交大团队提出全光大规模智能生成芯片 |
科技日报记者 王春
从一句话生成一张图，相关研究成果发表于最新一期国际学术期刊《科学》。并非这么简单：生成模型往往规模更大，能效提升8个数量级的性能跃升。光天然具备高速和并行的优势，
LightGen之所以能够实现惊人的性能飞跃，因此，面向这一目标，实测表明，" data-toggle="tooltip" data-wenge-id="215588" html="true" id="img-null" placement="bottom" src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6945e0e4e4b078fce44a30c6.jpeg" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin-right: auto !important; margin-left: auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" trigger="hover focus" />
在性能评估上，要把光计算真正用到生成式AI上，成为全球智能计算领域公认的难题。
更重要的是，LightGen展示的并不是电辅助光做生成，速度优势会被延迟和能耗迅速抵消。生成式人工智能正在走向更复杂的真实世界应用。首次实现了支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片LightGen。同时支持去噪、
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