光计算技术发展背景 - 人工智能训练等复杂任务规模持续扩大，各行各业对算力提升需求与日俱增 [1] - 传统电子计算架构受冯·诺依曼瓶颈限制，量子计算处于发展初期，光计算技术应运而生 [1] - 光计算呈现加速发展趋势，部分技术路线正逐步走出实验室迈向产业化应用 [1] 光计算核心优势 - 光传播速度极快、信息维度丰富且能耗极低，以光子替代电子作为计算载体 [2] - 天然支持并行计算，特别适用于科学计算和机器学习等高密集型任务 [2] - 光子运行几乎不产生热量，能耗优势显著，具备更宽带宽且处理宽带模拟信号性能远超电子器件 [2] - 光学器件运算速度出色，响应迅捷几乎无延时，显著提升计算时效 [2] 光计算架构发展现状 - 自由空间光学（FSO）是最早出现的光计算形式，借助透镜和光掩模等元件在空气或真空中操控光 [3] - FSO需提升系统耐用性与可靠性，需优化光机械工程并集成固态光学模块 [3] - 光子芯片整合激光器和干涉仪等微型光学元件，可便捷融入现有电子架构但难以扩展至复杂计算任务 [3] - 部分公司转向开发光学互连设备，利用光在电子组件间高速传输数据 [3] - 光纤系统依托成熟的光纤通信基础设施，尤其适用于求解优化问题和人工智能难题 [4] - 相干伊辛机通过光纤环路发送光脉冲执行运算，但关键功能仍依赖电子设备导致光-电转换降低速度 [4] - 多芯特种光纤借助不同纤芯同步处理多项计算，多数仍处于实验室研究阶段 [4] 技术发展路径与瓶颈 - 全光学自由空间系统短期内最具可行性，光与电混合系统及内存计算架构也极具潜力 [5] - 结合空间与时间维度的新型处理架构中期或表现出更卓越性能与能效 [6] - 光学系统易受元件错位和温度波动干扰，需通过闭环反馈系统和实时自动校准提升抗干扰能力 [8] - 光学数据存储难题可通过光学腔系统避免处理器与内存间数据迁移损耗 [8] - 集成与封装存在挑战，但3D封装技术和新材料创新可能提升可扩展性并降低成本 [8]