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文章介绍了芬兰阿尔托大学联合多国科研机构成功开发出基
近日，国际权威期刊《自然・光子学》刊登了一项颠覆性成果——由芬兰阿尔托大学领衔，联合德国、西班牙等多国科研机构组成的国际团队，成功开发出基于光子技术的张量运算新方案，让深度学习的核心计算实现“光速运行”。这一突破不仅为破解当前AI算力瓶颈提供了全新思路，更在通用AI硬件发展史上留下了关键一笔。
随着ChatGPT、自动驾驶等复杂AI应用的爆发，现有计算平台正面临严峻挑战。传统电子芯片依赖电子流动进行运算，不仅存在发热量大、能耗高的问题，其速度还受限于电子迁移速率，难以满足海量数据实时处理的需求。在这一背景下，全球科研团队纷纷将目光投向光子技术，而阿尔托大学教授米卡·苏尔吉拉带领的团队，正是该领域的先行者，其研究长期聚焦光子计算与AI硬件的交叉融合。
要理解这项成果的价值，首先需明晰张量运算的核心地位。在深度学习中，从图像识别到自然语言处理，本质上都是通过多层神经网络对数据进行复杂变换，而张量正是承载这些多维数据的“容器”，张量运算则是实现数据变换的核心步骤。例如训练一个图像识别模型时，需要对百万级像素数据进行数十亿次张量乘法运算，传统电子芯片完成这类运算往往需要数小时，且能耗惊人。因此，张量运算的效率直接决定了AI模型的训练速度和应用落地能力。
此次团队开发的新方式，彻底改变了张量运算的实现路径。不同于传统电子计算，该方案借助“单次光传播”完成运算：科研人员将待处理的张量数据编码到激光的振幅、相位等物理维度中，当激光穿过精心设计的光子芯片时，会自然完成复杂的张量变换，最终通过光电探测器读取运算结果。整个过程以光速进行，且光子在传播中几乎不产生热量，从根本上解决了电子计算的速度与能耗难题。
这一突破的实用价值已在初步测试中得到体现。在手写数字识别任务中，基于该光子系统的AI模型，运算速度较传统GPU提升了两个数量级，而能耗仅为后者的百分之一。对于需要实时处理的自动驾驶场景而言，该技术能让车辆在毫秒内完成路况图像分析与决策，大幅提升行驶安全性；在医疗影像诊断领域，它可加速三维医学图像的张量分析，帮助医生更快锁定病灶。
作为通用AI硬件研制的重要进展，该成果为构建高效、低耗的下一代AI计算架构奠定了基础。未来股票配资门户官网，随着光子芯片集成度的提升，这种光速计算技术有望融入智能手机、智能终端等小型设备，让AI应用更流畅、更节能。从实验室到产业界，光子与AI的融合之路已徐徐展开，这场计算革命或将彻底改写我们与智能世界的交互方式。
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