清华研究登Nature，首创全前向智能光计算训练架构，戴琼海、方璐领衔

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原标题：清华研究登Nature，首创全前向智能光计算训练架构，戴琼海、方璐领衔
关键字：梯度,准确率,神经网络,误差,太极
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机器之心报道
机器之心编辑部在刚刚过去的一天，来自清华的光电智能技术交叉创新团队突破智能光计算训练难题，相关论文登上 Nature。
论文共同一作是来自清华的薛智威、周天贶，通讯作者是清华的方璐教授、戴琼海院士。此外，清华电子系徐智昊、之江实验室虞绍良也参与了这项研究。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07687-4
论文标题：Fully forward mode training for optical neural networks
随着大模型的规模越来越大，算力需求爆发式增长，就拿 Sora 来说，据爆料，训练参数量约为 30 亿，预计使用了 4200-10500 块 H100 训了 1 个月。全球的科技大厂都在高价求购的「卡」，都是硅基的电子芯片。在此之外，还有一种将计算载体从电变为光的光子芯片技术。它们利用光在芯片中的传播进行计算，具有超高的并行度和速度，被认为是未来颠覆性计算架构最有力的竞争方案之一。
光计算领域也在使用 AI 辅助设计系统。然而，AI 也给光计算技术套上了「瓶颈」—— 光神经网络训练严重依赖基于

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