光計算落地不再“憑感覺”，我國科研團隊給出實用化量化標尺

　　一束光穿過薄薄芯片，傳播途中即可完成萬億次運算。憑借高速、低能耗的突出優勢，光計算被視作下一代算力的重要方向。但從實驗室亮眼的原型演示，到在數據中心、智能終端穩定落地，中間仍橫亙著從機理到工程實現的多重現實關卡，不少原型器件僅能在特定實驗條件下完成演示，距離產業可用還有不小距離。

　　近日，清華大學自動化系戴瓊海院士、吳嘉敏副教授團隊聯合上海交通大學集成電路學院陳一彤助理教授課題組，提出光計算走出實驗室、成為可制造、可編程、可擴展“即插即用”算力資源的量化評價標準。相關研究成果發表在國際期刊《自然—納米技術》上。

成果刊發。上海交通大學供圖

　　光可以在振幅、相位、偏振、波長等多個維度承載信息，依靠干涉、衍射等物理效應，光在高速傳播過程中同步完成運算，有望為大規模數據處理提供更快速度、更低能耗的新路徑。近些年，國內科研團隊已經產出多項代表性成果，從全模擬光電融合計算芯片ACCEL，再到面向復雜視覺任務的大規模全光智能生成芯片LightGen，不斷推動光計算從“能夠計算”，向承接真實復雜計算任務演進。

　　但在當前光計算領域，各類性能指標分散在不同原型樣機中，單項性能突破，并不能直接支撐完整業務場景落地。針對這一痛點，研究團隊立足真實應用場景，參照現有電子計算系統水平，把算力、帶寬、能效、計算密度、計算精度轉化為可核驗的量化指標，搭建起貫通光計算架構、應用需求與商業化進展的統一評價框架。

　　該框架面向數據中心服務器、消費級處理器、邊緣計算處理器等不同場景，劃定光計算實用化的性能門檻，把籠統的“性能提升”訴求，轉變為清晰可落地的工程目標，也為不同技術路線開展橫向對比、部署評估提供統一標尺。

納米技術賦能光計算示意圖。上海交通大學供圖

　　研究進一步搭建“自下而上看工藝、自上而下看需求”的雙向分析路徑：一方面從納米材料、器件結構、制造能力出發，評估現有工藝條件下光計算技術能夠實現的能力邊界；另一方面立足大規模AI、邊緣計算、科學計算等現實業務，倒推系統必須滿足的技術參數，兩條路徑在計算架構層面交匯，指引光計算系統迭代。

　　研究給出一組具體工程約束，例如器件消光比高于22分貝，定向耦合器、交叉結構損耗分別控制在0.1分貝和0.028分貝以下，光學矩陣運算才有機會突破64×64規模；面向大模型，系統需要具備十億參數級擴展能力。這意味著行業研發重心，正從追逐單項指標的極致表現，轉向可擴展規模、計算精度、系統綜合代價的協同優化。

　　據了解，這項研究得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃、新基石科學基金、上海市基礎研究計劃等多項基金項目支持。該評價體系的建立，將推動光計算完成從單點性能演示，向完整系統能力構建的范式升級，為下一代算力落地提供清晰指引。