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賽事信息與看點

LightGen生成的采樣圖像示例此外，引薦LightGen采用了極嚴格的算力評價標準，引薦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、人榮耀3D生成（NeRF）、人榮耀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，史上守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。

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• 微信公眾號科創閔行消息，北京時間12月19日，上海交通大學集成電路學院（信息與電子工程學院）圖像通信與網絡工程研究所陳一彤課題組在新一代算力芯片領域取得重大突破，首次實現了支持大規模語義媒體生成模型的全光計算芯片，相關研究以All-opticalsynthesischipforlarge-scaleintelligentsemanticvisiongeneration（大規模智能語義視覺生成全光芯片）為題發表于國際頂級學術期刊《科學》（Science）上。
• 執政黨自由與重建黨的數百名支持者聚集在存放選票的大樓外抗議。

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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，最棒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、和最分類任務，光電級聯或復用又會嚴重削弱光計算速度。

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為突破算力與能耗瓶頸，佳防光計算等新型架構受到廣泛關注。

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