全光计算芯片LightGen的技术突破 - 上海交通大学团队开发了全光计算芯片LightGen，突破性地实现了对大规模语义媒体生成模型的支持，能够完成高分辨率（≥512×512）图像语义生成、3D生成（NeRF）、高清视频生成及语义调控，同时支持去噪、局部与全局特征迁移等大规模生成式任务 [1] - 在取得与前沿电子神经网络相仿生成质量的同时，LightGen将算力与能效相较顶尖数字芯片提升了2个数量级，使得生成式任务的实时交互成为可能 [1] - 未来，在采用前沿设备使信号输入频率不成瓶颈的情况下，LightGen的理论算力相较顶尖数字芯片能提升7个数量级 [1] 全光计算的技术原理与优势 - 光计算芯片的信息载体是光，通过光场变化完成计算，光在传播过程中并行完成大量运算，相较于以电子为载体、依赖晶体管开关的传统电芯片，具有速度更快、能耗更低的优势 [1][2] - LightGen实现了百万级光学神经元的集成和大尺寸输入输出，并非简单重复小规模光子芯片，而是实现了对语义生成至关重要的质的飞跃 [2] - 该芯片并非电辅助光生成，而是让全光芯片完整实现了“输入—理解—操控—生成”的闭环 [2] 研发历程与关键技术攻克 - 研究团队自2019年开始思考全光实现生成式模型，并发表了国际首个全光生成式网络 [2] - 团队攻克了百万级光学神经元全光芯片片上集成、全光维度变换和无真值训练算法等一系列关键问题，最终促成了LightGen芯片的诞生 [2] - 其中，百万级神经元解决了生成任务对庞大神经元规模的需求；全光维度转换解决了模拟光信号维度难以定义及高速转换的问题；无预定义真值训练算法解决了生成式任务无标准答案情况下光子芯片的训练问题 [2] 行业意义与商业化前景 - 该研究被审稿人评价为“意义重大”，代表着光子计算领域的一个新里程碑，因为其首次实现了基于光学芯片的真正生成式人工智能 [1] - LightGen为解决生成式AI部署落地的算力缺口提供了新方法，在不影响性能的前提下实现了更高速度和能效，有望推动新一代算力芯片在人工智能领域的应用 [1] - 研究团队认为，LightGen有望在内容生产流程中率先实现商业化，例如实时预览、极速出图等最消耗算力且最需要实时反馈的环节，可将渲染生成迭代从单次数小时压缩到数秒甚至亚秒级，实现“所见即所得”的预览速度，提高生产效率 [2] - 相关论文以《大规模智能语义视觉生成全光芯片》为题发表在《自然》期刊上，研究团队已与产业方展开密切合作，未来从实验室走向产品还需解决制定标准化工艺流程、量产测试标准等系列工程问题 [1][2]