随着人工智能模型规模的持续扩大，智算芯片之间以及算力节点间的通信带宽瓶颈日益凸显。传统电子互连方案在面对GPU集群、超算中心和云平台对高速、大容量、高能效数据交换的需求时，已逐渐力不从心。特别是在大模型训练过程中，海量参数需要在计算节点间频繁传输，一旦带宽不足，不仅会导致响应速度急剧下降，严重时甚至引发系统宕机——这对计算效率与用户体验的影响，可想而知。 那么，是否存在一种方式，能够突破电子传输在带宽和能耗方面的物理极限，利用光子构建全新的互连架构？这正是复旦大学信息科学与工程学院张俊文研究员、迟楠教授团队联合攻关的核心课题。他们通过精确设计与优化，将多维复用技术引入片上光互连架构，不仅显著提升了数据传输吞吐量，在功耗和延迟方面也表现出色，同时具备极强的扩展性和兼容性，可广泛适配各类高性能计算场景。 在此基础上，该团队进一步设计并研制出一款硅光集成高阶模式复用器芯片，实现了超大容量的片上光数据传输。实验数据显示，这块芯片支持每秒38Tb的数据传输速度——换算下来，相当于1秒内即可完成大模型4.75万亿个参数的传递。这意味着，大模型训练和计算集群之间的通信效率与可靠性将获得质的提升，为AI训练、GPU加速计算等应用提供了强有力的底层支撑。 这项技术突破，不仅为数据中心和高性能计算服务器的光互连系统开辟了一条新路径，也为人工智能、大规模并行计算及大模型训练奠定了坚实的技术基础。相关成果已发表于国际期刊《自然·通讯》。 更多详情 ↓↓↓ 原标题：《实现技术突破！我国成功研制出这一光子芯片》