行业背景与挑战 - 人工智能技术高速发展，大语言模型的算力需求与能源消耗之间矛盾日益尖锐，模型越大、分辨率越高、生成内容越丰富，对算力与能耗的需求就越惊人 [1] 技术突破与解决方案 - 上海交通大学集成电路学院陈一彤课题组在新一代算力芯片方向取得重大突破，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，相关研究发表于国际顶级学术期刊《科学》[5] - 当前光电芯片主要擅长加速判别类任务，距离支撑前沿大规模生成模型还有不小距离，“如何让下一代算力光芯片能够运行复杂生成模型”是全球智能计算领域公认的难题 [5] - “光计算”是让光在芯片中传播，用光场的变化完成计算，光天然具备高速和并行优势，被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向 [5] - 将光计算用于生成式AI的难点在于：生成模型规模大且需在不同维度间变换，若芯片规模小则需频繁在光与电之间级联或复用，导致速度优势被延迟与能耗抵消，因此全光计算更为重要和困难 [6] 芯片核心技术亮点 - LightGen芯片在单枚芯片上同时突破了三项关键瓶颈：单片上百万级光学神经元集成、全光维度转换、不依赖真值的光学生成模型训练算法 [9] - 该芯片实现了全光端到端闭环，让光“理解”和“认知”语义：输入图像后，系统能提取与表征语义信息，并在语义操控下生成全新的媒体数据，完成“输入—理解—语义操控—生成”全过程 [9] 性能评估与潜力 - 在与电芯片上运行的前沿电子神经网络生成质量相仿的前提下，LightGen芯片实测取得相比顶尖数字芯片2个数量级的算力和能效提升 [11] - 在信号输入频率不作为瓶颈的理想情况下，LightGen芯片理论可实现算力提升7个数量级、能效提升8个数量级的性能跃升 [11] - 该重要成果被《科学》官方选为高光论文重点报道 [11] 行业意义与前景 - 生成式AI正加速融入生产生活，研发能够直接执行真实世界所需前沿任务（尤其是大规模生成模型这类端到端时延与能耗极高的任务）的“下一代算力芯片”势在必行 [12] - LightGen芯片为新一代算力芯片真正助力前沿人工智能开辟了新路径，为探索更高速、更高能效的生成式智能计算提供了新的研究方向 [12]