本報上海12月21日電（記者顏維琦）從一句話生成一張圖，到幾秒鐘生成一段視頻，生成式人工智能正在走向更復雜的真實世界應用。模型越大、分辨率越高、生成內容越豐富，對算力與能耗的需求就越驚人。然而，當前光電芯片仍主要擅長加速判別類任務，距離支撐前沿大規模生成模型還有不小距離。如何讓下一代算力光芯片能運行復雜生成模型？日前，記者從上海交通大學獲悉，該校集成電路學院陳一彤課題組在新一代算力光芯片方向取得重大突破，首次實現支持大規模語義視覺生成模型的全光計算芯片LightGen。相關研究近日發表於國際學術期刊《科學》上。

所謂“光計算”，可以通俗理解為：不是讓電子在晶體管中運行，而是讓光在芯片中傳播，用光場的變化完成計算。光天然具備高速和並行的優勢，因此長期被視為突破算力與能耗瓶頸的重要方向。然而，要把光計算真正用到生成式AI上，並非這麼簡單：生成模型往往規模更大，還需要在不同維度之間不斷變換﹔如果芯片規模較小，則不得不頻繁在光與電之間級聯或復用，速度優勢也會被延遲與能耗迅速抵消。因此，全光計算就顯得更為重要和困難。

LightGen之所以能夠實現驚人的性能飛躍，在於它在單枚芯片上同時突破了三項領域公認的關鍵瓶頸：單片上百萬級光學神經元集成、全光維度轉換、不依賴真值的光學生成模型訓練算法。這三項中的任意一項單獨突破都足以構成重要進展，而LightGen將它們同時實現，使得面向大規模生成任務的全光端到端實現成為可能。

更重要的是，LightGen展示的並不是電輔助光去做生成，而是讓全光芯片完整實現“輸入—理解—語義操控—生成”的閉環：輸入圖像進入芯片后，系統能夠提取與表征語義信息，並在語義操控下生成全新的媒體數據，實現讓光“理解”和“認知”語義。論文實驗驗証，LightGen可完成高分辨率圖像語義生成、3D生成、高清視頻生成及語義調控，同時支持去噪、局部與全局特征遷移等多項大規模生成式任務。

業內專家評價，LightGen為新一代算力芯片真正助力前沿人工智能開辟了新路徑，也為探索更高速、更高能效的生成式智能計算提供了新的研究方向。

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