光计算在人工智能领域发展迅速，应用前景广阔。 近日，中科院半导体研究团队研制出超高集成光卷积处理器。 这标志着我国光计算取得重大突破。

中信建投更是直呼，这项技术的突破在人工智能领域前景广阔。 以河北科技为代表的企业推出了新型硅光计算芯片，性能远超目前AI算力芯片。 数据显示，他们推出的芯片运行速度比英伟达的A100芯片快1.5到10倍。

中国科学院公布重大科研成果

5月31日，中科院发布消息称，中科院半导体研究所集成光电子学国家重点实验室微波光电子学研究组李明研究员、朱宁华院士团队研制出超高度集成的光卷积处理器。 相关研究成果以“unit based on”为题发表在《-》上。

这标志着我国光计算取得重大突破。 中信建投更是直呼，这项技术的突破在人工智能领域前景广阔。 据了解，光计算是一种以光波为载体进行信息处理的技术。 具有大带宽、低延迟、低功耗等优点。 避免了冯·诺依曼计算范式中存在的数据潮汐传输问题。

中信建投指出，近年来，光计算在人工智能领域呈现快速发展态势，应用前景广阔。 以河北科技为代表的企业推出了新型硅光计算芯片，性能远超目前AI算力芯片。 数据显示，他们推出的芯片运行速度比英伟达的A100芯片快1.5到10倍。

在5月17日举行的第五届中国硅光子产业论坛上，国家信息光电子创新中心总经理肖曦表示，硅光子芯片不仅要加强在光传输和光互连方面的应用，更要加强在光开关方面的应用， 聚焦感知、光加密、光计算，发展面向6G时代的下一代硅光子技术。

目前，硅光子芯片在所有芯片类型中增长率最高。 预计到2027年左右，基于硅光子芯片的光模块比例将超过50%。

AMD推出“终极武器”

光学芯片能否挑战英伟达的AI芯片？

美国东部时间6月13日周二，AMD召开了新品发布会。 最重要的新产品是 ADM 最先进的用于训练大型模型的 GPU MI300。

AMD CEO Lisa Su 介绍，生成式 AI 和大型语言模型（LLM）需要计算机计算能力和内存的大幅提升。 她预测，数据中心的人工智能加速器市场今年将达到300亿美元左右，到2027年将超过1500亿美元，复合年增长率超过50%。

苏姿丰展示了AMD号称全球首款面向AI和高性能计算（HPC）的加速处理单元（APU）加速器。 13 个小芯片上分布着 1460 亿个晶体管。

它采用 CDNA 3 GPU 架构和 24 个 Zen 4 CPU 内核，搭配 128GB HBM3 显存。 与上一代MI250相比，MI300性能提升8倍，效率提升5倍。 AMD早前在发布会上介绍，新的Zen 4c核心比标准Zen 4核心更密集，比标准Zen 4核心小35%，同时保持100%的软件兼容性。