1、当算力瓶颈遇上光速革命
随着大模型的训练参数不断突破万亿级门槛，从自然语言处理到多模态交互的应用需求持续高涨，全球算力架构面临深层变革的挑战。传统硅基电子芯片已难以支撑指数级增长的AI运算需求，“存算分离”带来的带宽瓶颈、能耗过高等问题日益凸显。
在这一背景下，中国科学院半导体研究所研究团队日前宣布，他们开发出一种基于光子和微波融合的张量计算单元，在芯片面积单位上实现了超过 34.04 TOPS/mm² 的超高算力密度，远超现有光子芯片，开启了一条突破计算瓶颈、走向普惠AI的新路径。该研究成果发表于《Light: Science & Applications》，受到国际学界广泛关注。
2、为何光子是突破算力瓶颈的关键？
当前AI芯片普遍受限于“冯·诺依曼架构”的传统思路，数据必须频繁在内存和处理器之间搬运，形成“存算分离”所带来的带宽与延迟瓶颈。同时，大量并行处理任务导致能耗急剧上升，尤其在大模型、实时图像识别、边缘计算等场景中，传统架构已经捉襟见肘。
光子计算因其天然的并行性、高速传输特性和极低能耗，被认为是突破现有计算极限的重要方向。而这一次，中国研究者的突破在于，他们不仅验证了光子卷积神经网络的可行性，更通过张量维度的融合提升了计算灵活性，开启了“空间-时间-频率-波长”多维协同的新范式。
3、光子+微波，多域张量计算单元诞生
这项创新最核心的技术是基于单微环谐振器的光子张量处理架构。它摒弃了传统热光调控方式，转而采用微波调制控制光波进行权重调节，从而实现更紧凑、更节能的结构布局。在传统波长复用（WDM）基础上，研究团队首次引入微波频率作为额外信息维度，将二维矩阵运算拓展为更高维度的张量操作。这种多域映射技术，不仅增加了数据通道数量，还显著减轻了对高速模数转换器的依赖，优化系统能效比。
实验显示，在手写数字识别任务中，该光子CNN模型在MNIST数据集上的识别率高达96.41%，接近理论极限，并以245.33 GOPS的速度完成处理。这一结果证明该结构在实际AI应用中具备极强的性能潜力与实用性。
4、概念验证到芯片落地为AI模型运行而生
该系统不仅是概念性突破，更是面向AI模型实际部署的架构探索。研究团队强调，该平台未来可支持主流大模型的张量卷积计算，尤其适用于图像识别、语义分割、自然语言理解等场景的前端计算。
不同于传统GPU/TPU方案将计算分发至多个核心，该平台通过光子-微波耦合，在同一空间中并行完成多个通道的乘加操作，大幅度降低了通讯延迟。这种紧凑性意味着，未来的小型设备、边缘终端也能获得接近数据中心级别的AI计算能力，真正实现算力普惠化。同时，该架构的低功耗特性非常适合医疗、交通、安防等场景中的实时感知与本地决策，摆脱传统AI芯片对电力、冷却条件的严苛依赖。
5、拥抱生态与传统电子芯片协同的未来图景
下一步发展的方向不是完全替代，而是构建光-电融合的混合计算生态。在高频、低延迟、多通道前处理任务中，光子芯片承担起“神经前叶”的角色；在全局决策和后处理阶段，则可交由GPU、ASIC等电子芯片完成。
正因如此，该项目背后也牵动着一系列配套生态建设任务：包含软件框架支持、光子驱动程序的开发、张量调度器的调优等。而这些，正是未来国产AI芯片生态中不可或缺的“算力基础设施”组成部分。
6、光速时代，普惠智能照进现实
这项研究不仅是一次芯片结构上的跃迁，更是对智能计算未来的深度预演。当高维光波与多通道微波交融，当计算不再局限于“电”，而成为“光”与“频率”的舞蹈，算力的可能性才刚刚被打开。
在国产AI全面加速、全球智算重构之际，如何将实验室突破转化为可普及、可部署、可演进的普惠算力，是下一个真正值得全社会关注的命题。
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