賽事信息與看點

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模生成模型的迅猛演進，AI正以前所未有的速度革新世界。

基于上述研究基礎(chǔ)，LightGen突破性將全光芯片的適用范圍拓展到了大規(guī)模生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并已與工業(yè)界合作開展應(yīng)用實踐。

上海交通大學(xué)為論文第一作者和通訊作者單位，陳一彤助理教授為第一作者及通訊作者。

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• 每日經(jīng)濟新聞綜合央視新聞封面圖片來源：每日經(jīng)濟新聞。
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LightGen生成的采樣圖像示例此外，LightGen采用了極嚴格的算力評價標準，在實現(xiàn)與電芯片上運行的StableDiffusion、NeRF、StyleInjectionDiffusion等前沿電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相仿生成質(zhì)量的同時，直接測量整個系統(tǒng)端到端的耗時與耗能降低。

大規(guī)模全光生成計算芯片LightGen論文實驗驗證了全光芯片LightGen在高分辨率（≥512×512）圖像語義生成、3D生成（NeRF）、高清視頻生成及語義調(diào)控、去噪、局部及全局特征遷移等多項大規(guī)模生成式任務(wù)。

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然而，規(guī)模爆炸式增長的生成模型帶來超高算力和能耗需求，與傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的性能增長速度已出現(xiàn)日益嚴峻的緊迫缺口。

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