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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。这些运算远超普通人接触到的简单计算。一个形象的比喻是，想象同时通过旋转、切割或重排魔方（Rubik's cube）的多个维度来操控它。人类和传统计算机必须将这些任务分解成一系列的步骤，但光却可以同时执行所有这些操作。
如今，张量运算对于涉及图像处理、语言理解以及无数其他任务的AI系统至关重要。随着数据量的不断增长，传统的数字硬件（如GPU）在速度、能耗和可扩展性方面正面临越来越大的压力。
研究人员展示用光进行单次张量计算
为了应对这些挑战，由阿尔托大学电子与纳米工程系的光子学小组的Yufeng Zhang博士领导的一个国际团队开发出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束穿过光学系统的一次运动中就完成。这一过程被称为单次张量计算（single-shot tensor computing），它以光速运行。
张博士说："我们的方法执行的正是当今GPU处理的那些操作，如卷积和注意力层（attention layers），但它们都以光速完成。"他补充道："我们不是依靠电子电路，而是利用光的物理特性来实现许多计算的并行处理。"
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波的振幅和相位中来实现这一目标，将数值数据转换成了光场中的物理变化。当这些光波相互作用时，它们会自动执行数学程序，例如矩阵和张量乘法，而这些正是深度学习的基础。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件包裹，然后将它们分类到正确的箱子里。" "通常情况下，你会逐一处理每个包裹。我们的光子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‘光学挂钩’，将每个输入连接到其正确的输出。仅通过一次操作，也就是光的一次通过，所有的检查和分类就能即时且并行地发生。"
被动式光学处理与广泛兼容性
该方法最显著的好处之一是它所需的干预极少。必要的运算随着光的传播而自动发生，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教授说："这种方法几乎可以在任何光学平台上实现。" "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。"
迈向未来的光基AI硬件之路
张指出，最终目标是将该技术适配到主要技术公司使用的现有硬件和平台上。他估计，该方法可能在未来3到5年内被纳入此类系统中。
"这将创造出新一代的光子计算系统，显著加速各个领域的复杂AI任务，"他总结道。
这项研究已于2025年11月14日发表在《Nature Photonics》上。
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