复旦大学研发超高速光互连芯片 助力大模型训练与计算效率提升
时间：2025-03-14 03:20
小编：小世评选
近些年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是在深度学习领域，AI模型的规模呈现出爆炸式增长。这一趋势给计算资源的要求带来了前所未有的挑战，尤其是在算力和数据传输方面。当前，传统的电子互连技术已经无法满足GPU集群、超级计算中心和云计算对于数据交换的高带宽、高效率和低延迟的需求。因此，如何突破光电子传输在带宽与能耗方面的物理限制，成为行业面临的重要课题。
在这方面，复旦大学信息科学与工程学院的研究团队通过创新和研发，取得了突破型进展。他们的研究以张俊文研究员和迟楠教授为核心，致力于构建光子传输技术新架构，以应对日益增长的计算需求。
通过精确设计和优化，研究团队将多维复用技术成功引入了片上光互连架构。这一技术的核心在于有效提升数据的传输吞吐量，相较传统电子互连方式，具有显著的功耗与延迟优势。这使得芯片具备了极强的扩展性和兼容性，能够广泛适用于各种高性能计算胶水的场景。
随着团队技术的发展，他们设计并研制了一款硅光集成的高阶模式复用器芯片。这款芯片的最大亮点在于其超大容量的片上光数据传输能力，其实验结果显示，该芯片能够支持每秒高达38Tb的数据传输速度。这项技术能力意味着，在一秒钟的时间内，可以完成大模型中4.75万亿参数的传递。这对于加速大模型的训练过程、提升计算集群间的通信性能以及可靠性，都是极为重要的。
大模型训练过程中的计算挑战不仅体现在巨大的参数量上，还涉及频繁的节点间数据传输。许多数据信息和中间结果需要在计算节点之间快速流动，传输带宽不足不仅影响系统的响应速度，甚至可能引发计算的宕机，从而严重干扰用户体验。复旦大学的这一光互连芯片的发展，成功解决了这一瓶颈，为大规模并行计算带来了全新的解决方案。
值得注意的是，这一技术不仅应用于AI领域，还具有广泛的适用性，能够有效支持数据中心、高性能计算服务器及其他高带宽需求的应用场景。光互连系统的引入，对于未来的数据通信、信息处理以及计算效率将产生深远影响。
研究成果的发布在国际期刊《自然·通讯》上，标志着这一技术进入国际视野，显示了复旦大学在光电子技术研究领域的领先地位。同时，这一成功经验为今后的研究提供了宝贵的借鉴，开启了光互连研究新领域的大门。
回顾科技的发展历程，光电技术的诞生和发展大大增强了信息传输的能力，而复旦大学的这项研究不仅是继承与发展，更是将理论与实践相结合，向前推进了一步。未来，随着AI模型的持续升级和数据传输需求的不断提升，复旦大学的光互连芯片将成为高性能计算领域中必不可少的重要工具。
此项技术突破与创新为我们带来了无限可能，未来研究重点可能还包括如何进一步提高光互连技术的适配性、稳定性和经济性，让技术更快走向商业化应用，从而为社会的各个层面提供前所未有的支持。
复旦大学在超高速光互连芯片研发领域的成就，标志着数据传输技术进入了一个新的时代，为人工智能、大规模并行计算及大模型训练等应用奠定了坚实的技术基础。展望未来，期待更多的高新技术面世，推动人类在AI、量子计算和信息科技等领域更加深入的探索和突破。
