新火種
2025-05-02 
為AI計算加速，復旦團隊聯(lián)合張江實驗室創(chuàng)新解決AI通信難題
AI工具使用時老是卡殼怎么辦？復旦大學團隊聯(lián)合張江實驗室通過創(chuàng)新光互連技術加速大模型計算，提升AI通信的效率。日前，相關研究成果已發(fā)表于《自然·通訊》（Nature Communications），并引起學術界與產業(yè)界的廣泛關注。
語音助手、智能搜索、圖像生成……人工智能（AI）正日益融入我們的日常生活，成為不可或缺的一部分。無論是通過DeepSeek進行精準檢索，借助ChatGPT進行智能交互，還是依托各類AI助手優(yōu)化工作效率，人工智能技術極大地提升了我們的便捷性與生產力。
但是隨著AI模型規(guī)模的持續(xù)擴大，智算芯片間、算力節(jié)點間的通信帶寬不足的問題愈發(fā)突出。
傳統(tǒng)電子互連方式已難以滿足GPU集群、超級計算中心和云計算平臺對高速、大容量、高效能數(shù)據(jù)交換的需求。尤其是在大模型訓練過程中，海量參數(shù)需要在計算節(jié)點之間頻繁傳輸，互連帶寬不足不僅降低系統(tǒng)響應速度，甚至可能導致宕機，嚴重影響計算效率與用戶體驗。這一“通信瓶頸”已成為智能計算發(fā)展的關鍵挑戰(zhàn)。
如何突破電子傳輸在帶寬與能耗方面的物理限制，構建以光子為信息載體的新型互連架構？
針對這一問題，復旦大學信息科學與工程學院張俊文研究員、遲楠教授與張江實驗室開展合作，研究團隊提出了基于多維光子復用的創(chuàng)新范式，實現(xiàn)了在時域、空域、頻域的多維并行信號傳輸，為后摩爾時代的算力發(fā)展提供了全新物理載體。
研究團隊通過精確設計和優(yōu)化，將多維復用技術引入片上光互連架構，不僅顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸吞吐量，同時在功耗和延遲方面表現(xiàn)卓越，具備極強的擴展性和兼容性，適用于多種高性能計算場景。在此基礎上，團隊設計并研制了一款硅光集成高階模式復用器芯片，實現(xiàn)了超大容量的片上光數(shù)據(jù)傳輸。
實驗結果表明，該芯片可支持每秒38 Tb的數(shù)據(jù)傳輸速度，意味著未來1秒可完成大模型4.75萬億的參數(shù)傳遞，這顯著提升了大模型訓練與計算集群間的通信性能和可靠性，為人工智能、大模型訓練及GPU加速計算等應用提供了強有力的支持。
這一技術突破不僅為數(shù)據(jù)中心和高性能計算服務器的光互連系統(tǒng)提供了新的解決方案，也為人工智能、大規(guī)模并行計算及大模型訓練奠定了堅實的技術基礎。
研究團隊未來還將進一步優(yōu)化該技術，并推動其在GPU加速計算、人工智能大模型訓練、大數(shù)據(jù)處理等領域的應用落地。隨著技術的不斷演進，該方案有望為下一代光互連通信系統(tǒng)和算力網(wǎng)絡升級提供更高效、低功耗的解決方案，助力智能計算邁向更快、更強的未來。
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