上海交通大学集成电路学院的研究团队在算力芯片领域实现关键突破，成功研制出全球首款支持大规模语义媒体生成的全光计算芯片。该成果以“大规模智能语义视觉生成全光芯片”为题，发表于国际权威学术期刊《科学》杂志，标志着我国在光子计算与人工智能交叉领域取得引领性进展。
随着深度神经网络和生成式AI模型的快速发展，传统电子芯片在应对超大规模模型时面临算力不足与能耗过高的双重挑战。研究团队指出，现有光计算方案多局限于简单分类任务，而光电混合架构又会显著降低光子计算的速度优势。如何让光芯片直接运行复杂生成模型，成为全球智能计算领域亟待攻克的核心难题。
针对这一挑战，研究团队提出全光大规模语义生成芯片架构LightGen，在单芯片上同时突破三大技术瓶颈：首次实现百万级光学神经元集成，攻克全光维度转换难题，并开发出无需真实数据标注的光芯片训练算法。这些创新使光芯片能够独立完成从图像输入、语义理解到内容生成的完整流程，真正实现“光认知”语义信息。
实验验证表明，LightGen芯片可高效完成高分辨率图像生成（分辨率达512×512以上）、三维场景重建（NeRF技术）、高清视频生成与语义调控等复杂任务，同时具备图像去噪、特征迁移等能力。与传统电芯片依赖电子信号辅助生成不同，该芯片完全通过光子运算实现端到端媒体生成，在生成质量相当的前提下，系统能耗与延迟显著降低。
性能对比数据显示，即使采用普通输入设备，LightGen仍能达到顶尖数字芯片2个数量级的算力提升和2个数量级的能效优化。若配备前沿光信号输入装置，理论算力可提升7个数量级，能效提升达8个数量级。这种跨越式性能跃升，为解决AI算力危机提供了全新技术路径。
该研究通过系统级优化设计，验证了全光架构运行大规模生成网络的可行性。研究团队开发的专用训练算法，突破了光场训练缺乏真实标注数据的限制，为光子芯片的自主学习能力奠定基础。这项成果不仅为下一代低功耗AI芯片设计提供理论支撑，更将推动智能计算向光子时代加速迈进。
