当前，人工智能（AI）训练等复杂任务的规模持续扩大，各行各业对算力提升的需求与日俱增。而传 统电子计算架构受到"冯·诺依曼瓶颈"等问题限制，量子计算目前又处于发展初期。在这样的背景下， 用光而非电来处理数据的光计算技术应运而生，并逐渐崭露头角。 世界经济论坛官网日前在一篇报道中指出，近年来，光计算呈现加速发展趋势。部分技术路线发展迅 猛，正逐步走出实验室，迈向产业化应用，未来有望在智算中心、新材料研发等多领域应用中大放异 彩。 光计算优势显著 光是一种传播极快、信息维度丰富且能耗极低的物理媒介。光计算以光子替代电子作为计算载体，与传 统的电子计算相比，拥有更多优势。首先，光具有波长、相位、振幅、偏振和波导模式等多个物理维 度，天然支持并行计算，因此光子器件特别适用于科学计算、机器学习等高密集型任务。其次，光子运 行几乎不产生热量，能耗优势显著。三是光子器件具备更宽的带宽，在处理宽带模拟信号时性能远超电 子器件。四是光学器件在运算速度方面表现出色，响应迅捷，几乎无延时，显著提升计算时效。 光计算充分利用了光在速度与效率上的天然优势，有望为当前的计算范式带来革命性突破。 不同架构各有千秋 当前，光计算技术领域已涌 ...

行业动态 - 第五届RISC-V中国峰会上上海开放计算研究院揭牌 该研究院处于筹备建设中 [1] - 研究院将与国内外顶尖科研机构和产业界合作 推动基于RISC-V的计算体系架构演进和高性能高可信的系统软件设计 [1] 技术研发重点 - 重点攻关面向AI的大规模分布式系统、新一代AI硬件并行编程语言编译器以及系统框架场景驱动的软件系统垂直优化技术 [1] - 推动相关技术的产业应用推广 [1] 资源整合与生态建设 - 研究院将整合政府、产业、科研及市场应用等要素资源 构建新型开源开放、科研创新和产业应用体系 [1] - 目标推动上海本土及中国开放计算系统的产业生态发展 [1]

光学计算技术突破 - 美国犹他大学工程学院团队在《自然·通讯》发表研究，提出将偏微分方程信息编码到光波中，通过新型光学设备光学神经引擎（ONE）进行高效处理，标志着光学计算从理论探索向实际应用迈出重要一步 [1] - 偏微分方程用于描述多变量相互作用关系，在模拟复杂物理、工程和自然现象中具有强大预测能力，但传统求解方法需要大量时间和计算资源，限制实时或大规模应用 [1] - ONE系统结合衍射光学神经网络和光学矩阵乘法器技术优势，采用光学方法建模偏微分方程，利用光波特性表示方程变量，光信号通过光学元件演化最终呈现方程解 [1] 技术原理与性能 - ONE借鉴机器学习神经网络基本原理，在光学领域利用光子器件实现类似功能，相比传统电子神经网络速度更快、能耗更低 [2] - 团队测试了达西流方程、静磁泊松方程和纳维-斯托克斯方程等经典偏微分方程，结果显示ONE在复杂问题上表现出良好适应性和准确性 [2] 应用前景 - 该研究成果为大规模科学计算和工程仿真提供多功能、高效率的全新平台 [2] - 技术有望在地质建模、芯片设计、气候模拟等多个关键领域产生深远影响 [2]