復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院研究員張俊文、教授遲楠與張江實(shí)驗(yàn)室合作，提出了基于多維光子復(fù)用的創(chuàng)新范式，實(shí)現(xiàn)了在時(shí)域、空域、頻域的多維并行信號傳輸，為數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算服務(wù)器的光互連系統(tǒng)提供了新的解決方案，也為人工智能（AI）、大規(guī)模并行計(jì)算及大模型訓(xùn)練奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。3月10日，相關(guān)研究發(fā)表于《自然-通訊》。
近兩年，無論是通過DeepSeek進(jìn)行精準(zhǔn)檢索，借助ChatGPT進(jìn)行智能交互，還是依托各類AI助手優(yōu)化工作效率，AI技術(shù)極大地提升了我們的便捷性與生產(chǎn)力。然而，隨著AI模型規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，智算芯片間、算力節(jié)點(diǎn)間通信帶寬不足的問題愈發(fā)突出。傳統(tǒng)電子互連方式已難以滿足GPU集群、超級計(jì)算中心和云計(jì)算平臺對高速、大容量、高效能數(shù)據(jù)交換的需求。這一“通信瓶頸”已成為智能計(jì)算發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
研究團(tuán)隊(duì)將多維復(fù)用技術(shù)引入片上光互連架構(gòu)，顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸吞吐量，同時(shí)大幅降低了功耗和延遲，且適用于多種高性能計(jì)算場景。在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并研制了一款硅光集成高階模式復(fù)用器芯片，可支持每秒38 Tb的數(shù)據(jù)傳輸速度，意味著未來1秒可完成大模型4.75萬億的參數(shù)傳遞，進(jìn)而提升了大模型訓(xùn)練與計(jì)算集群間的通信性能和可靠性。
研究團(tuán)隊(duì)表示，未來將進(jìn)一步優(yōu)化該技術(shù)，并推動其在GPU加速計(jì)算、AI大模型訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的應(yīng)用落地。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，該方案有望為下一代光互連通信系統(tǒng)和算力網(wǎng)絡(luò)升級提供更高效、低功耗的解決方案，助力智能計(jì)算邁向更快、更強(qiáng)的未來。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-57689-7
本文鏈接：突破AI通信瓶頸，光互連技術(shù)加速大模型計(jì)算http://m.lensthegame.com/show-11-18578-0.html
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