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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251115095923.htm
原文作者：Aalto University
张量运算是一种先进的数学形式，支撑着许多现代技术，尤其是人工智能。这些运算远远超出了大多数人所接触的简单计算。一个有用的想象方式是，想象同时在多个维度上操作一个魔方，通过旋转、切割或重新排列其层面。人类和传统计算机必须将这些任务分解成序列执行，但光却可以同时完成所有这些操作。
如今，张量运算对于图像处理、语言理解以及无数其他任务的AI系统至关重要。随着数据量的持续增长，像GPU这样的传统数字硬件在速度、能耗和可扩展性方面正面临越来越大的压力。
研究人员展示单次光照张量计算
为了应对这些挑战，一个由阿尔托大学电子与纳米工程学院光子学小组的Yufeng Zhang 博士领导的国际团队开发出了一种根本性的新方法。他们的方法允许复杂的张量计算在光通过光学系统的一次移动中完成。这种被称为单次快照张量计算的过程，以光速运行。
张博士说："我们的方法执行的是当今GPU处理的相同类型的运算，比如卷积和注意力层，但它们都以光速完成。"他补充道："我们不是依赖电子电路，而是利用光的物理特性来实现许多计算的并行化。"
将信息编码到光中以实现高速计算
该团队通过将数字信息嵌入到光的振幅和相位中，将数值数据转换为光场中的物理变化，从而实现了这一目标。当这些光波相互作用时，它们会自动执行数学过程，例如矩阵和张量乘法，这些是深度学习的基础。通过使用多种波长的光，研究人员将他们的技术扩展到支持更复杂、更高阶的张量运算。
张博士解释说："想象你是一名海关官员，必须通过多台具有不同功能的机器检查每个包裹，然后将它们分拣到正确的箱子里。"他继续说："通常情况下，你会一个接一个地处理每个包裹。我们的光学计算方法将所有包裹和所有机器合并在一起——我们创建了多个‘光钩’，将每个输入与其正确的输出连接起来。仅通过一次操作、一束光通过，所有的检查和分拣就能瞬间并行完成。"
被动式光学处理，兼容性广泛
这种方法最显著的优点之一是它所需的干预极少。必要的运算是在光传播过程中自然发生的，因此系统在计算过程中不需要主动控制或电子开关。
阿尔托大学光子学小组的负责人Zhipei Sun 教授表示："这种方法几乎可以在任何光学平台上实现。"他补充道："未来，我们计划将这种计算框架直接集成到光子芯片上，使基于光的处理器能够以极低的功耗执行复杂的AI任务。"
通往未来光基AI硬件的道路
张博士指出，最终目标是将该技术应用于主要技术公司正在使用的现有硬件和平台。他估计，该方法可能在3到5年内被整合到这些系统中。
"这将创造出新一代的光学计算系统，显著加速各个领域中复杂的AI任务，"他总结道。
该研究已于2025年11月14日发表在Nature Photonics上。
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