當(dāng)全球科技行業(yè)還在為 GPU 算力競賽激烈 “內(nèi)卷” 時(shí)，一場顛覆計(jì)算本質(zhì)的革命已悄然到來。芬蘭阿爾托大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的國際研究團(tuán)隊(duì)近期在《自然?光子學(xué)》發(fā)表重磅成果，開發(fā)出基于光子技術(shù)的全新計(jì)算方案 —— 通過單次光傳播完成 AI 核心張量運(yùn)算，讓深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵步驟以光速落地，困擾行業(yè)已久的算力瓶頸迎來 “一夜粉碎” 的突破性解決方案。

傳統(tǒng) AI 計(jì)算長期依賴電子芯片，GPU 雖為當(dāng)前主流硬件，但受限于電子遷移速率，在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨速度慢、能耗高、散熱難的三重困境。尤其隨著大模型參數(shù)規(guī)模飆升，一次圖像識別或自然語言處理任務(wù)需數(shù)十億次張量運(yùn)算，傳統(tǒng) GPU 往往要耗費(fèi)數(shù)小時(shí)且能耗驚人。而阿爾托大學(xué)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新，徹底跳出了電子計(jì)算的物理局限 —— 不再用電子信號表示 0 和 1，而是將數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)編碼為光波的振幅與相位，讓光本身成為計(jì)算載體。

更值得關(guān)注的是其超低能耗特性。傳統(tǒng) GPU 依賴電子元件頻繁開關(guān)，能耗與熱量居高不下，而光子計(jì)算全程被動進(jìn)行 —— 無需電子電路支撐，也無需主動調(diào)控，僅靠光的自然傳播與干涉完成運(yùn)算。結(jié)合相關(guān)實(shí)測數(shù)據(jù)，這類技術(shù)有望將 AI 系統(tǒng)能效提升 100 倍，意味著未來數(shù)據(jù)中心或可告別龐大的散熱系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn) “低耗高速” 的算力供給。