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LightGen生成的采樣圖像示例此外,橋傳LightGen采用了極嚴格的算力評價標準,橋傳在實現與電芯片上運行的StableDiffusion、NeRF、StyleInjectionDiffusion等前沿電子神經網絡相仿生成質量的同時,直接測量整個系統端到端的耗時與耗能降低。
大規模全光生成計算芯片LightGen論文實驗驗證了全光芯片LightGen在高分辨率(≥512×512)圖像語義生成、樣樣3D生成(NeRF)、樣樣高清視頻生成及語義調控、去噪、局部及全局特征遷移等多項大規模生成式任務。
然而,寡的橋規模爆炸式增長的生成模型帶來超高算力和能耗需求,與傳統芯片架構的性能增長速度已出現日益嚴峻的緊迫缺口。
而如果采用前沿設備使得信號輸入頻率不是瓶頸的情況下,寡婦LightGen理論可實現算力提升7個數量級、能效提升8個數量級的性能躍升。
然而如傳統的全光計算芯片主要局限于小規模、橋傳分類任務,光電級聯或復用又會嚴重削弱光計算速度。
為突破算力與能耗瓶頸,樣樣光計算等新型架構受到廣泛關注。
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