单束光以超算能力运行AI | ScienceDaily
基于光学的张量计算可将人工智能推入超快、高能效性能的新时代。
日期： 2025年11月16日
来源： 某机构
摘要： 某机构的研究人员开发出一种方法，仅用单次光通过即可执行AI张量运算。通过将数据直接编码到光波中，他们使计算能够自然且同时地进行。该方法以被动方式工作，无需电子器件，并且有望很快集成到光子芯片上。如果被采纳，它将带来速度更快、能效更高的AI系统。
完整报道
张量运算是一种高级数学形式，支撑着许多现代技术，尤其是人工智能。这些运算远超出大多数人所接触的简单计算。一个有助于理解的形象化方式是：想象同时操作一个多维魔方——旋转、切片或重排它的层。人类和传统计算机必须将这些任务分解为一步步的序列，而光可以同时完成所有这些操作。
如今，张量运算对于涉及图像处理、语言理解和无数其他任务的AI系统至关重要。随着数据量持续增长，传统数字硬件（如GPU）在速度、能耗和可扩展性方面面临越来越大的压力。
研究人员演示单次光通过张量计算
为了应对这些挑战，由某机构电子与纳米工程系光子学组的Yufeng Zhang博士领导的国际团队开发了一种全新的方法。他们的方法允许复杂张量计算在光通过一个光学系统的单次移动内完成。这一被称为单次光通过张量计算的过程，以光速运行。
“我们的方法执行着与当今GPU相同类型的操作，比如卷积和注意力层，但全部以光速完成，”Zhang博士说。“我们不依赖电子电路，而是利用光的物理特性同时执行大量计算。”
将信息编码到光中实现高速计算
该团队通过将数字信息嵌入到光波的振幅和相位中来实现这一点，将数值数据转换为光场内的物理变化。当这些光波相互作用时，它们自动执行矩阵和张量乘法等数学过程，而这些过程正是深度学习的基础。通过使用多个波长的光，研究人员将其技术扩展以支持更复杂的高阶张量运算。
“想象你是一名海关官员，必须通过多个功能不同的机器检查每一件包裹，然后将它们分类到正确的箱子中，”Zhang说。“通常情况下，你会一件一件地处理每个包裹。我们的光学计算方法将所有包裹和所有机器合并在一起——我们创建了多个‘光学挂钩’，将每个输入连接到其正确的输出。只需一次操作、一次光通过，所有检查和分类就立即且并行地完成。”
具有广泛兼容性的无源光学处理
这种方法最显著的优势之一是它几乎不需要干预。必要的操作在光传播时自行发生，因此系统在计算过程中不需要主动控制或电子开关。
“这种方法几乎可以在任何光学平台上实现，”某机构光子学组负责人Zhipei Sun教授说。“未来，我们计划将此计算框架直接集成到光子芯片上，使基于光的处理器能够以极低的功耗执行复杂的AI任务。”
面向未来基于光的AI硬件之路
Zhang指出，最终目标是使该技术适应大型科技公司使用的现有硬件和平台。他估计，该方法有望在三到五年内被整合到此类系统中。
“这将创造新一代光学计算系统，显著加速众多领域的复杂AI任务，”他总结道。
该研究于2025年11月14日发表在《自然·光子学》上。FINISHED
