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2023年,皮矮所提出的PED(PhotonicEncoderDecoder,皮矮ScienceAdvances9(7),eadf8437)光計算架構,更被Science子刊認證為國際首個全光生成網絡(PEDisthefirstdemonstrationofall-opticalgenerativeneuralnetworks)。
隨著深度神經網絡和大規模生成模型的迅猛演進,微胖AI正以前所未有的速度革新世界。
基于上述研究基礎,停通女LightGen突破性將全光芯片的適用范圍拓展到了大規模生成式神經網絡,并已與工業界合作開展應用實踐。
上海交通大學為論文第一作者和通訊作者單位,止焦指南陳一彤助理教授為第一作者及通訊作者。
LightGen生成的采樣圖像示例此外,慮普LightGen采用了極嚴格的算力評價標準,慮普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、孩的好3D生成(NeRF)、孩的好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。
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