光計算芯片的原理，可簡單理解為：不再依賴電子在電晶體中流動進行運算，而是讓光在芯片內傳播，並透過控制光場的變化來完成計算任務。
由於光本身具備高速傳播與可並行處理的特性，長期以來被視為突破算力與能耗瓶頸的關鍵方向。然而，要將光計算實際應用於生成式人工智能，仍面臨顯著挑戰。生成模型通常規模龐大，且需在不同維度間進行複雜轉換。若芯片規模有限，則須頻繁進行光信號與電信號之間的轉換，或重複使用相同元件，導致速度優勢因延遲問題而被抵銷，亦難以充分體現低能耗的效益。因此，實現「全光計算」成為兼具重要性與困難度的目標。
端到端全光計算成可能
目前，全光計算芯片仍主要應用於小規模任務。在處理複雜運算時，頻繁的光電轉換與元件重複使用，將嚴重削弱光計算的速度優勢。因此，如何讓下一代光計算芯片能高效執行複雜的生成式模型，已成為全球智能計算領域公認的重大難題。
名為「LightGen」的技術之所以能實現性能躍升，關鍵在於單一芯片上同步突破三項核心瓶頸：首先，達成「單芯片上百萬級光學神經元集成」；其次，實現「全光維度轉換」；第三，開發出「不依賴預設真值的光學生成模型訓練算法」。這些突破使得面向大規模生成式任務的「端到端全光計算」成為可能。
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