北京
驱动中国9月7日消息，中国科学院上海光学精密机械研究所空天激光技术与系统部谢鹏研究员团队近期在多维复用光计算领域取得进展，相关成果已在学术期刊《Laser & Photonics Reviews》上发表。该团队在原有“流星一号”超高并行光计算集成芯片研究基础上，通过融合波分复用与空分复用，并引入多任务矩阵网络共享机制，构建出面向多任务、多模态信息并行处理的多维复用光计算架构，并在遥感图像配准与识别任务中验证了可行性。
光计算被视为突破传统电子计算功耗和速率瓶颈的重要方向之一。与电子芯片依靠晶体管开关完成运算不同，光计算利用光子作为信息载体，通过波长、空间、模式等物理维度承载和运算数据。近年来，随着人工智能大模型对算力需求呈指数级增长，传统半导体工艺逼近物理极限，光计算的并行性、低延迟、低能耗优势愈发受到学术界与产业界关注。
此次研究的关键在于将多个复用维度叠加到同一套光计算系统中。研究团队构建了由三个独立光计算核心组成的多维复用光计算系统，系统融合波长复用、数据广播和网络复用三种技术手段。其中，波长复用让不同波长的光信号在同一通道内独立传输数据，数据广播使得同一份输入可同时被多个计算核心获取，网络复用则让不同任务共享前端的同一套光学网络，再经由专用后端完成各自处理。这种设计显著提升了硬件利用效率与并行处理能力。
在具体性能指标上，该系统的单个光计算核心完成了108波长通道的并行计算验证，三个核心协同工作实现了324的计算并行度，并完成2个任务之间的矩阵计算网络共享。这意味着在同一套光计算平台上，不同任务可以并行运行而不互相干扰，为光计算从单一任务加速走向多任务通用处理奠定了基础。
为验证系统实际运算精度，团队在宽光谱范围内开展了多种光学卷积算子的图像卷积实验，包括Diagonal、Sobel-x、Sobel-y等经典卷积算子。实验结果显示，光学卷积结果与电子计算基准之间的均方根误差均低于0.08，表明该系统在保持高并行度的同时，运算准确度也达到了可用水平。
在应用验证环节，团队基于多维复用光计算系统开展了遥感图像配准与识别技术验证。遥感图像处理通常涉及海量数据且对实时性要求较高，是检验光计算并行处理能力的典型场景。实验结果显示，系统对多模态遥感图像的识别准确率达到84.5%，证明了该架构在实际任务中的可行性。
这项研究的核心价值在于，它验证了通过波长、空间、任务等多个维度同时提升光计算并行度的技术路径。相较于单纯增加单个计算核心的规模，多维复用能够在不显著增加硬件复杂度的前提下扩展计算能力，并且通过任务网络共享避免了重复建设。研究团队表示，这一工作围绕光计算并行度提升与多任务矩阵网络共享展开，以多维信息并行处理的方式，验证了光计算算力拓展的可实施性。
从行业背景来看，光计算芯片近年来正从实验室走向产业化探索阶段。国际上多个研究机构和企业都在布局光计算技术，试图在AI推理、边缘计算、遥感处理等场景中率先实现应用突破。中科院上海光机所此次在多维复用方向上的进展，为国内光计算领域提供了新的技术积累，也为后续研发更高并行度、更通用化的光计算系统铺平了道路。未来若能进一步提升集成度与稳定性，光计算有望在特定高并行计算场景中成为传统芯片的重要补充。
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