阿尔托大学研究人员展示了光速的单次张量计算，这是光学计算驱动下一代通用人工智能硬件的重要进展。张量运算是现代技术，尤其是人工智能领域的基石，传统计算需逐步操作，而光能一次性完成。当前，人工智能各任务依赖张量运算，但数据增长使传统数字计算平台在速度、可扩展性和能耗上达极限。

受此启发，阿尔托大学电子与纳米工程系光子学研究组张宇峰博士领导的国际团队，开发出利用单次光传播完成复杂张量计算的新方法，成果发表于《自然·光子学》。张博士称：“我们的方法与GPU处理操作相同，如卷积和注意力层，但速度达光速，利用光物理特性同时执行大量计算。”研究人员将数字数据编码到光波振幅和相位，使光场相互作用时执行矩阵和张量乘法等深度学习核心运算。引入多波长光后，该方法可处理更高阶张量运算。

张宇峰博士以海关官员检查包裹为例解释：“传统需逐个处理，而光学计算整合所有包裹和机器，创建多个‘光学接口’，一次操作、一次光线照射，所有检测和分拣瞬间并行完成。”该方法另一优势是简便性，光学运算在光传播中被动发生，无需主动控制或电子开关。阿尔托大学光子学研究组组长孙志培教授说：“几乎可在任何光学平台实现，未来计划集成到光子芯片，使光处理器以极低功耗执行复杂AI任务。”张宇峰博士保守估计，该方法三到五年内将集成到公司现有硬件或平台。他总结：“将创造新一代光学计算系统，显著加速众多领域复杂人工智能任务。”

更多信息： 利用相干光进行直接张量处理，《自然光子学》(2025)。期刊信息： 《自然·光子学》