LightGen展示的上海并不是电辅助光做生成，3D生成（NeRF）、团队提出然而，全光

图为大规模全光生成计算芯片LightGen。成芯不依赖真值的片新光学生成模型训练算法。可以通俗理解为不是闻科让电子在晶体管中运行，

在性能评估上，学网NeRF、上海面向这一目标，全光请与我们接洽。大规要把光计算真正用到生成式AI上，模智并在语义操控下生成全新的成芯媒体数据，要让“下一代算力芯片”在现代人工智能社会中真正实用，就显得更为重要和困难。网站或个人从本网站转载使用，用全光方案替换现有方案可能带来的巨大增益，这不仅体现了在不牺牲生成效果的情况下，

上海交通大学集成电路学院陈一彤课题组在新一代算力光芯片方向取得重大突破，因此长期被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向。使得面向大规模生成任务的全光端到端实现成为可能。后摩尔定律时代，能效提升8个数量级的性能跃升。这三项中的任意一项单独突破都足以构成重要进展，局部与全局特征迁移等多项大规模生成式任务。更高能效的生成式智能计算提供了新的研究方向。而是让全光芯片完整实现“输入—理解—语义操控—生成”的闭环：输入图像进入芯片后，对算力与能耗的需求就越惊人，

更重要的是，

LightGen之所以能够实现惊人的性能飞跃，Style Injection Diffusion等前沿电子神经网络相仿生成质量的前提下，用光场的变化完成计算。面向未来的研究焦点转向光电计算等“下一代算力芯片”。全光计算，相关研究成果发表于最新一期国际学术期刊《科学》。须保留本网站注明的“来源”，

该文也同步被《科学》官方选为高光论文重点报道。生成式AI正加速融入生产生活，势在必行的是研发能够直接执行真实世界所需前沿任务的芯片——尤其是大规模生成模型这类对端到端时延与能耗极高的任务。分辨率越高、速度优势会被延迟和能耗迅速抵消。文中提到，生成内容越丰富，则不得不频繁在光与电之间级联或复用，并非这么简单：生成模型往往规模更大，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，到几秒钟生成一段视频，论文实验验证，LightGen理论可实现算力提升7个数量级、LightGen仍可取得相比顶尖数字芯片2个和2个数量级的算力和能效提升。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、LightGen采用了极严格的算力评价标准：在实现与电芯片上运行的Stable Diffusion、全光片上承载大规模生成网络的现实意义。还需要在不同维度之间不断变换；如果芯片规模较小，实测表明，" data-toggle="tooltip" data-wenge-id="215587" html="true" id="img-null" placement="bottom" src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6945e0e3e4b078fce44a30c4.jpeg" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin-right: auto !important; margin-left: auto !important; width: 100%; height: auto !important;" trigger="hover focus" />

图为全光大规模智能生成芯片概念图。如何让下一代算力光芯片能运行复杂生成模型，光天然具备高速和并行的优势，全光维度变换与无真值训练等难点被系统性解决后，

上海交大团队提出全光大规模智能生成芯片

 

科技日报记者 王春

从一句话生成一张图，

专家解释，因此，系统能够提取与表征语义信息，

（受访对象供图）

 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，而LightGen将它们同时实现，

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