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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，支持许多现代技术，尤其是人工智能。这些运算远远超出了大多数人接触到的简单计算范畴。一个有用的比喻是想象同时通过旋转、切割或重新排列魔方（Rubik's cube）的多个层面来操作一个多维度的魔方。人类和传统计算机必须将这些任务分解成序列来执行，但光可以同时完成所有这些操作。
如今，张量运算对于涉及图像处理、语言理解和无数其他任务的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日益增加的压力。
研究人员展示了用光进行单次快照张量计算
为了应对这些挑战，一个由阿尔托大学电子与纳米工程系光子学小组的Yufeng Zhang博士领导的国际团队开发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就完成。这一过程被称为单次快照张量计算，以光速运行。
"我们的方法执行的是当今GPU所处理的相同类型的操作，如卷积和注意力层，但它们都是以光速完成的，"张博士说。"我们不依赖电子电路，而是利用光的物理特性同时执行许多计算。"
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点，将数值数据转化为光场中的物理变化。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，研究人员扩展了他们的技术，以支持更复杂、更高阶的张量运算。
"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，"张博士解释说。"通常情况下，你会逐个处理包裹。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‘光学挂钩’，将每个输入连接到其正确的输出。只需一次操作，一束光通过，所有的检查和分拣工作就能即时并行完成。"
具有广泛兼容性的被动光学处理
该方法最引人注目的优点之一是它所需的干预极少。必要的运算在光传播过程中自行发生，因此系统在计算过程中不需要主动控制或电子开关。
"这种方法几乎可以在任何光学平台上实现，"阿尔托大学光子学小组的负责人Zhipei Sun教授说。"未来，我们计划将这种计算框架直接集成到光子芯片上，使光基处理器能够以极低的功耗执行复杂的AI任务。"
迈向未来光基AI硬件的路径
张博士指出，最终目标是将该技术适应主要科技公司目前使用的现有硬件和平台。他估计，该方法可能在未来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，极大地加速各个领域中复杂的AI任务，"他总结道。
这项研究发表在2025年11月14日的《自然-光子学》（Nature Photonics）上。
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