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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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瑞典皇家科學(xué)院決定將2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予美國普林斯頓大學(xué)約翰·霍普菲爾德和加拿大多倫多大學(xué)杰弗里·辛頓。兩位科學(xué)家因“用于通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”摘獎。
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2025-12-19 22:33 來自 新華社
【我國科學(xué)家實現(xiàn)新一代光計算芯片研究新突破】財聯(lián)社12月19日電,記者從上海交通大學(xué)獲悉,該??蒲腥藛T近日在新一代光計算芯片領(lǐng)域取得突破,首次實現(xiàn)了支持大規(guī)模語義媒體生成模型的全光計算芯片。相關(guān)成果12月19日發(fā)表于《科學(xué)》雜志。據(jù)了解,隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模生成模型迅猛演進(jìn)帶來超高算力和能耗需求,傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的性能增長速度已出現(xiàn)嚴(yán)重缺口,光計算等新型架構(gòu)受到廣泛關(guān)注。

“所謂光計算,可以理解為,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。光天然具備高速和并行的優(yōu)勢,因此被視為突破算力與能耗瓶頸的重要方向?!闭撐淖髡?、上海交大集成電路學(xué)院助理教授陳一彤表示,把光計算真正用到生成式AI上并不簡單,已有的全光計算芯片主要局限于小規(guī)模、分類任務(wù),光電級聯(lián)或復(fù)用又會嚴(yán)重削弱光計算速度。如何讓下一代算力光芯片運行復(fù)雜生成模型,是全球智能計算領(lǐng)域公認(rèn)的難題。

陳一彤課題組此次提出并實現(xiàn)了全光大規(guī)模語義生成芯片LightGen,采用極嚴(yán)格算力評價標(biāo)準(zhǔn)的實測表明:即便采用性能較滯后的輸入設(shè)備,LightGen仍可取得相比頂尖數(shù)字芯片2個數(shù)量級的算力和能效提升。團(tuán)隊表示,LightGen之所以實現(xiàn)性能飛躍,在于其在單枚芯片上同時突破了“單片上百萬級光學(xué)神經(jīng)元集成”“全光維度轉(zhuǎn)換”“不依賴真值的光學(xué)生成模型訓(xùn)練算法”三項關(guān)鍵瓶頸,使得面向大規(guī)模生成任務(wù)的全光端到端實現(xiàn)成為可能。

據(jù)介紹,LightGen可完整實現(xiàn)“輸入—理解—語義操控—生成”的閉環(huán),完成高分辨率(≥512×512)圖像語義生成、3D生成(NeRF)、高清視頻生成及語義調(diào)控,同時支持去噪、局部與全局特征遷移等多項大規(guī)模生成式任務(wù)。“LightGen為新一代光計算芯片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。”陳一彤說。 (新華社)
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