中国科学院上海光机所近日成功研制出超高并行光计算集成芯片“流星一号”

中国科学院上海光机所近日成功研制出超高并行光计算集成芯片“流星一号”

最近,中国科学院上海光学精密机械研究所传来振奋人心的消息:谢鹏研究员团队成功研制出全球首颗超高并行光计算集成芯片“流星一号”。这颗指甲盖大小的芯片,在光计算领域实现了三个关键突破——首次突破100路并行计算、理论算力媲美顶尖GPU、能耗仅为传统芯片的1/50。这些技术突破背后,藏着改变未来科技格局的密码。

传统芯片像单行道马路,数据只能排队通行;“流星一号”则像100条车道的高速公路,能同时处理百路信息。研究团队独创的“波分复用技术”,让芯片能驾驭不同波长的光信号,就像同时指挥100种颜色的光束各司其职。在自动驾驶测试中,传统芯片处理10路摄像头数据需要0.5秒,而“流星一号”处理100路数据仅需10微秒——这个时间差,足以让车祸预警系统提前90%的时间做出反应。

这种性能飞跃直接击中了科技行业的痛点。全球AI训练每年消耗的电能已超过300个三峡电站的年发电量,而“流星一号”处理图像任务的能耗只有传统GPU的1/50。更惊人的是,当这项技术与现有最大矩阵规模、最高光学主频结合时,单芯片理论算力可能突破5000POPS,相当于1000颗英伟达顶级芯片同时工作。这意味着训练GPT-5级大模型的时间,有望从3个月压缩到1周。

市场已经嗅到了变革的气息。光计算芯片的全球市场规模预计2030年将突破2000亿美元,而中国科研团队正从“跟跑”转向“领跑”。值得注意的是,“流星一号”的所有核心部件——从光源芯片到驱动算法,全部实现自主研制。这种全链条突破,让中国在光量子集成、光电混合计算等关键领域占据了战略先机。

当电子芯片逼近物理极限时,光子芯片正开启“算力无限”的新纪元。从自动驾驶到AI训练,从天气预测到量子模拟,“流星一号”不仅是一颗芯片,更是一把钥匙,可能解锁未来科技发展的全新可能。正如中科院院士徐红星所言:“这标志着光计算系统在光谱处理和光学机器学习领域取得了重要突破。”在这条新赛道上,中国科研团队正用光子点亮未来。

本内容为作者独立观点,不代表32度域立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系 business@sentgon.com
如对本稿件有异议或投诉,请联系 lin@sentgon.com
👍喜欢有价值的内容,就在 32度域 扎堆
(0)

猜你喜欢

  • 芯片及半导体

    国内首条12寸硅光芯片流片平台在光谷启用,光子“光速高铁”驶入产业化快车道

    32度域 综合报道/ 11月11日,武汉“中国光谷”传来一项关键突破:国内首条基于12寸40纳米CMOS工艺线的全国产化硅光流片服务平台正式投入使用。

    该平台由国家信息光电子创新中心建设运营,集成了工艺设计、测试设计和封装设计全套工具,标志着我国在硅光这一前沿芯片技术领域,不仅填补了一项国产化空白,更将研发门槛大幅拉低,为人工智能、大数据等产业的未来竞争注入了强劲动能。

    如果说传统电子芯片是依靠电子像“汽车运货”一样传输数据,那么硅光芯片则是让光子穿梭于光纤,相当于将数据搬上了“光速高铁”。

    这种技术变革能极大提升数据传输效率与带宽,正随着AI算力等需求爆发而迎来黄金发展期。咨询机构LightCounting预测,到2030年,硅光芯片在光通信芯片市场中的份额将激增至60%。

    而此次启用的平台,正是驶向这一未来的“创新加速器”。

    它创新构建了“多项目晶圆”服务模式,允许多个设计项目共享同一晶圆进行流片,像“拼单”一样分摊成本,使中小企业和科研团队也能负担起高端芯片的试制,有力推动技术从实验室走向产业化。

    尤为关键的是,平台实现了从设计到封装验证的全流程国产化支撑。

    其首版硅光工艺设计套件性能总体达到商用要求,加工精度、波导损耗等核心指标均跻身国际先进水平。

    这意味着,国内研发团队从此拥有一条完整、自主且高效的国产化路径,能满足产品快速迭代的需求,减少对外部供应链的依赖。

    这条“光速高铁”的轨道已在光谷铺就。它不仅是一项技术突破,更是一个清晰的产业信号:在决定未来计算与通信格局的硅光赛道上,中国正加速构建自主可控的生态体系,为下一轮科技竞争夯实基础。

    本内容为作者独立观点,不代表32度域立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系 business@sentgon.com
    如对本稿件有异议或投诉,请联系 lin@sentgon.com
    👍喜欢有价值的内容,就在 32度域 扎堆
    3天前
    0595
  • AI人工智能

    软银清仓英伟达套现415亿元,官宣筹钱押注OpenAI

    32度域 综合报道/ 就在全球人工智能热潮持续沸腾之际,知名科技投资巨头软银集团在最新财报中披露,已全部清空其所持有的英伟达股票,套现金额高达58.3亿美元(约合人民币415亿元)。与此同时,软银还减持了部分T-Mobile US的股份,再获91.7亿美元资金。这一动作迅速引发市场高度关注,被解读为软银在AI投资浪潮中的一次重大战略转向。

    这并非软银首次提前“下车”英伟达。

    早在2019年,软银就曾清仓英伟达,当时获利30亿美元。然而,若当年未选择卖出,这笔投资至今将增值至超过2400亿美元,成为投资史上又一“错过超级牛股”的经典案例。

    对于此次清仓动机,软银首席财务官后藤芳光在财报说明会上直言:“考虑到对OpenAI的投资规模较大,我们通过出售部分资产来筹集资金,以便进行灵活配置。”

    据此前融资协议披露,随着OpenAI完成新一轮重组,软银将在今年12月追加投资225亿美元,成为其重要的资本支持方。

    事实上,软银在AI领域的布局已初见成效。在2023年4月至9月的财报周期中,软银录得3.92万亿日元的投资收益,其中仅因OpenAI估值上升带来的账面收益就达到2.15万亿日元(约合人民币992亿元)。

    而另一边,英伟达创始人黄仁勋也在近期持续减持公司股票。自今年6月以来,他累计套现超过10亿美元,进一步引发市场对AI板块估值是否过热的讨论。

    软银此次清仓时点颇为微妙。

    当前,市场对AI投资是否已出现泡沫存在激烈争议。对此,后藤芳光回应称,目前尚无法断言AI是否存在泡沫,关键在于“在保持财务稳健的同时,不错过重要的投资机遇”。

    至于是否因估值考量而选择此时变现英伟达,他则不予置评,仅强调“调整资产配置是投资公司的宿命”。

    随着软银将筹码从硬件巨头转向大模型领军者,这场涉及千亿美元的资金腾挪,无疑为全球AI产业格局的下一步演变增添了新的想象与变数。

    本内容为作者独立观点,不代表32度域立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系 business@sentgon.com
    如对本稿件有异议或投诉,请联系 lin@sentgon.com
    👍喜欢有价值的内容,就在 32度域 扎堆
    3天前
    0725

发表回复

登录后才能评论