相变材料光子芯片执行 128 GHz 残差卷积，权重更新功耗降至 9.8 微瓦

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-20T05:40:00+08:00 · 更新 2026-08-20T05:40:30+08:00

核心结论

Light: Science & Applications 8 月 19 日发布非易失全光残差卷积加速器 NARCA。相变材料权重更新功耗为 9.8 微瓦，低于约 10 毫瓦热光单元；实验实现 128 GHz 残差卷积，相对均方根误差低于 0.125。结果把 ResNet 类结构原语映射到光芯片，但完整网络、外围电路和系统级能耗尚未验证。

Light: Science & Applications 8 月 19 日发表非易失全光残差卷积加速器 NARCA。光学神经网络擅长用干涉和传播执行矩阵运算，但多数实验只展示单通道或普通卷积；现代 ResNet、检测器和 Transformer 则依赖残差连接，让深层网络在主分支之外保留捷径信号。若硬件无法直接合并卷积与残差路径，系统仍需频繁回到电子域，削弱光计算的带宽和能效优势。

团队把相变材料用作非易失权重单元，使写入后的光学状态无需持续加热保持。论文报告权重更新功耗为 9.8 微瓦，明显低于约 10 毫瓦的热光调谐单元。芯片把主卷积分支和残差分支在光域组合，并保持较高卷积精度；实验实现 128 GHz 的高速光学残差卷积，相对均方根误差低于 0.125。

作者还把 NARCA 架构放入不同神经网络任务，与传统光卷积架构比较，结果显示残差硬件更适合深层特征提取。它的意义不只是更快完成一次卷积，而是让 ResNet 类网络的结构原语可映射到芯片，从而减少光电转换和数据搬运。非易失权重也有利于边缘推理或模型长期驻留，但论文中的功耗数字主要针对权重更新，并非整个系统的每次推理能耗。

当前演示仍不能等同于完整 ResNet-50 或 Transformer 全光运行。光源、探测器、模数转换、相变材料写入寿命、热串扰、漂移与校准都会影响系统级能效；128 GHz 表示器件运算速率，也不直接等于应用吞吐量。后续需报告端到端能耗、网络规模、精度随时间变化和制造良率，并与电子 GPU、模拟存内计算及其他光子平台在同一任务上比较。

来源： Light: Science & Applications 原始论文

信息来源

• Light: Science & Applications 原始论文

可信度说明

来源为 Light: Science & Applications 同行评议论文，可核验 9.8 微瓦权重更新、128 GHz 残差卷积和 RMSE<0.125。数字针对器件与特定比较，并非完整网络的端到端能效；外围电路、精度保持、寿命、制造良率和应用吞吐仍需系统验证。

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