LightGen

LightGen是上海交通大學積體電路學院陳一彤課題組研發的全光計算晶片，其相關研究成果於2025年12月19日發表於《科學》期刊並被選為高光論文重點報導。該晶片在單枚晶片上突破單片百萬級光學神經元集成、全光維度轉換及不依賴真值的光學生成模型訓練算法三項關鍵技術瓶頸，首次實現支持大規模語義視覺生成模型的全光計算。

該晶片可完整執行“輸入—理解—語義操控—生成”閉環過程，完成高解析度（≥512×512）圖像語義生成、3D生成、高清視頻生成及語義調控等任務。實驗驗證顯示，LightGen在生成質量與電晶片相仿的前提下，相比頂尖數字晶片實現算力與能效各提升2個數量級；若採用前沿輸入設備，理論可實現算力提升7個數量級、能效提升8個數量級。

基本介紹

• 中文名：LightGen
• 產品類型：全光計算晶片

科研成果

日前，上海交通大學傳來好訊息，交大積體電路學院陳一彤課題組在新一代算力晶片方向取得重大突破，首次實現了支持大規模語義視覺生成模型的全光計算晶片LightGen。

相關研究以《大規模智慧型語義視覺生成全光晶片》（All-optical synthesis chip for large-scale intelligent semantic vision generation）於2025年12月19日發表於國際頂級學術期刊《科學》（Science）上。

LightGen在單枚晶片上同時突破了3項領域公認的關鍵瓶頸，即單片上百萬級光學神經元集成、全光維度轉換、不依賴真值的光學生成模型訓練算法。

實驗驗證結果顯示，LightGen可完成高解析度（≥512×512）圖像語義生成、3D生成、高清視頻生成及語義調控，同時支持去噪、局部與全局特徵遷移等多項大規模生成式任務。在性能評估上，LightGen取得了相比頂尖數字晶片2個數量級的算力提升和2個數量級的能效提升。

技術功能

LightGen晶片之所以能夠實現驚人的性能飛躍，在於它在單枚晶片上同時突破了三項領域公認的關鍵瓶頸——單片上百萬級光學神經元集成、全光維度轉換，不依賴真值的光學生成模型訓練算法。

這三項中的任意一項單獨突破都足以構成重要進展，而LightGen同時做到，使得面向大規模生成任務的全光端到端實現成為可能。

實驗驗證結果顯示，LightGen可完成高解析度（≥512×512）圖像語義生成、3D生成、高清視頻生成及語義調控，同時支持去噪、局部與全局特徵遷移等多項大規模生成式任務。

更重要的是，LightGen晶片展現的並不是“電輔助光”的生成，而是讓全光晶片完整實現“輸入—理解—語義操控—生成”的閉環：輸入圖像進入晶片後，系統能夠提取與表征語義信息，並在語義操控下生成全新的媒體數據，實現讓光“理解”和“認知”語義。

性能評估

根據2025年12月19日發表於《科學》雜誌的研究，LightGen在嚴格算力評價標準下，即便採用較滯後性能的輸入設備，仍可取得相比頂尖數字晶片2個數量級的算力提升和2個數量級的能效提升；在信號輸入頻率不是瓶頸的理論條件下，LightGen可實現算力提升7個數量級、能效提升8個數量級的性能躍升；實驗驗證結果顯示，LightGen可完成高解析度（≥512×512）圖像語義生成、3D生成、高清視頻生成及語義調控，同時支持去噪、局部與全局特徵遷移等多項大規模生成式任務。

項目意義

LightGen為新一代算力晶片真正助力前沿人工智慧開闢了新路徑，也為探索更高速、更高能效的生成式智慧型計算提供了新的研究方向。

實驗驗證結果顯示，LightGen在實現與電晶片相仿生成質量的前提下，可取得相比頂尖數字晶片2個數量級的算力提升和2個數量級的能效提升，系列結果證實了全光方案在不犧牲生成效果下的巨大增益。

研發背景

從一句話生成一張圖，到幾秒鐘生成一段視頻，生成式人工智慧正在走向更複雜的真實世界套用。模型越大、解析度越高、生成內容越豐富，對算力與能耗的需求就越驚人。然而，當前光電晶片仍主要擅長加速判別類任務，距離支撐前沿大規模生成模型還有不小距離。如何讓下一代算力光晶片能運行複雜生成模型？從上海交通大學獲悉，該校積體電路學院陳一彤課題組在新一代算力光晶片方向取得重大突破，首次實現支持大規模語義視覺生成模型的全光計算晶片LightGen。相關研究近日發表於國際學術期刊《科學》上。

項目定義

所謂“光計算”，可以通俗理解為：不是讓電子在電晶體中運行，而是讓光在晶片中傳播，用光場的變化完成計算。光天然具備高速和並行的優勢，因此長期被視為突破算力與能耗瓶頸的重要方向。然而，要把光計算真正用到生成式AI上，並非這么簡單：生成模型往往規模更大，還需要在不同維度之間不斷變換；如果晶片規模較小，則不得不頻繁在光與電之間級聯或復用，速度優勢也會被延遲與能耗迅速抵消。因此，全光計算就顯得更為重要和困難。