光电融合加速智算——从光互连到光计算 | CNCC

启元实验室副研究员

入选北京市海外高层次人才青年项目，德国慕尼黑工业大学电子与计算机工程学院博士，英国帝国理工学院访问学者，从事高能效光电智能计算及光信息处理研究，担任某重大工程“光电芯片”重点项目技术骨干(2022-2024)。已在ACS Nano、ACS Photonics、Advanced Optical Materials等国际期刊发表学术论文50余篇，申请中国发明专利10余项，担任ACS Nano、Optica等国际期刊审稿人，承担启元实验室创新基金项目2项，荣获“北京市优秀共产党员”等荣誉称号。

报告题目：光电智能计算前沿问题探讨

摘要：随着各类平台部署的感知硬件及数据量的指数级增长，带来了AI算法复杂度的急剧增加，庞大的算力需求给现有的数字处理器带来了极大压力和挑战。光学智算技术有望突破传统电子芯片的算力和功耗瓶颈。本报告聚焦现阶段光学智算技术的前沿进展、光电智能基础架构及面临的技术挑战，主要讨论光电神经元结构和功能完备性、光电神经网络训练、光电神经网络泛化性和规模扩展等亟需突破的几大难题，并提出可能的技术路径。

论坛讲者

之江实验室研究员

之江实验室前沿基础研究中心副主任、研究员。本科和博士分别毕业于华中科技大学和浙江大学，2017-2021年在麻省理工学院开展博士后研究。近年来主要开展光互连、光计算、光电共封装等光电融合前沿技术研究。担任Advanced Photonics Nexus编委，Photonics Asia分会主席。曾获得ACP会议“青年科学家奖”，入选《麻省理工科技评论》中国区“35岁以下科技创新35人”。

报告题目：算力中心光互连技术的演进与挑战

摘要：人工智能技术的飞速发展，对算力的需求呈现指数级增长，加速了算力中心网络架构的演变和互连技术的迭代。相比于电互连，光互连在传输带宽和互连距离上有着显著的优势，已经成为智算中心的必然选择。本报告将讨论光互连所呈现的发展趋势，重点分析光电共封装技术的机遇和挑战。

天府逍遥（成都）科技有限公司CTO

逍遥科技首席技术官，拥有超20年半导体与EDA领域经验。曾任台积电工艺整合工程师、联发科高级研发经理、西门子EDA高级研发工程经理，主导硅基光电子及射频芯片EDA工具开发。于美国的IPL Alliance和Si2的OpenPDK联盟中主导标准化PDK定义，带领跨国团队与顶尖晶圆代工厂合作，成功建立起微电子、硅光子、化合物光电子及微机电系统的标准PDK与参考设计流程。作为 21项美国专利的主要发明人，其专利覆盖电子电路模拟、半导体元件和制程技术等关键领域。

报告题目：光电融合驱动下的计算系统重构与产业生态演进

摘要：当代计算系统面对传统电子互连在高速数据传输中面临功耗过高和信号衰减的物理限制，这些问题在人工智能和高性能计算应用中尤为突出。光电协同封装技术通过将硅光子器件与电子芯片在封装层面实现集成，显着降低了数据传输的功耗密度。相比传统电子互连方案，能够将单比特传输功耗从毫瓦级降低至皮焦耳级，提供更高的传输带宽。这种改进不仅体现在性能参数上，更重要的是改变了计算系统的基础架构设计思路。

凌云光FOCI事业部CTO

2008年毕业于北京邮电大学获工学博士学位，现任职凌云光技术股份有限公司光纤器件与仪器事业部(FOCI)CTO，长期从事光电子集成，全光交换，高速光传输等方向技术研究，目前主要负责光纤通信领域的高端解决方案制定和市场推广工作。

报告题目：面向AI可重构数据中心网络(RDCN)光互联技术探讨

摘要：随着智算中心算力规模持续扩张，传统电互连在带宽、功耗和时延上面临瓶颈，光互联技术成为突破AI智算网络规模的关键。本报告探讨光IO与光电路交换（OCS）等核心光互联技术，通过光电协同设计，突破传统电IO的传输距离/功耗/带宽密度等限制，此外OCS技术通过全光动态拓扑重构，可构建低时延、无阻塞的全局光互联架构，结合智能调度算法，提升算力资源利用率，为AI可重构数据中心网络(RDCN)构建高效、弹性、可扩展的光底座。

复旦大学青年研究员

复旦大学微电子学院青年研究员，博士生导师，入选海外高层次人才引进计划青年项目。2009年本科毕业于西安电子科技大学，2015年获得中国科学院国家纳米科学中心凝聚态物理博士学位。2013至2014年，在哈佛大学化学系从事访问研究，2015年至2020年在牛津大学材料系从事博士后研究。在Nature Nanotechnology, Science Advances等高水平学术期刊发表论文30余篇，引用4000余次。主持国家重点研发计划课题，国家自然科学基金委面上项目、青年项目和上海市科委高新技术项目等。

报告题目：大规模光子存内计算芯片研究

摘要：得益于硅基光电集成的快速发展和人工智能对高能效芯片的需求，光子计算成为后摩尔时代集成电路发展的重要方向之一。相变合金材料（PCM）在晶态和非晶态具有极大的光电特性差异，其状态可以非易失性保持，在光通信和光计算领域具有重要的应用前景。基于相变材料的光计算研究，从多态光子存储、光子存内计算发展到光子卷积张量核；从光子神经突触器件、光子脉冲神经网络发展到光子关联学习，对光计算技术的发展起到了重要的推动作用。

北京邮电大学研究员

北京邮电大学研究员，曾任清华大学博士后/助理研究员、UT Austin访问学者/研究员、美国欧米伽科技公司研究顾问等职。长期从事光电子集成电路、智能计算、光传感、光互连及片上系统集成研究，以第一（共同）作者在Nature Photonics等发表高水平学术论文30余篇，申请/授权发明专利10余项，原创性提出百万TOPS通用光学计算架构、芯片及系统，主持国家自然科学基金、科技部重点研发项目，作为核心项目骨干参与科技部2030重大项目及国家重点研发计划项目。

报告题目：大规模通用衍射智能计算研究

摘要：随着人工智能向大模型、多模态及自主智能系统演进，衍射智能计算架构凭借其高并行性与高通量信息处理潜力，成为突破传统电子计算架构算力与能效双重瓶颈的关键路径。本研究提出基于衍射张量化单元的全新计算范式，通过系统性重构机制与张量化光计算架构设计，实现了衍射光子神经网络的动态可重构性与通用计算能力。相较于干涉光计算路线，衍射光计算在神经元集成密度和计算通量方面可实现多个数量级的提升，为后摩尔时代智能计算开辟了光电协同的新范式。

CNCC2025将于10月22-25日在哈尔滨举办。专题论坛将在往年多样化主题的基础上，首次通过“基础-前沿-未来”的一体化设计，满足不同背景参会者的需求，构建从知识获取到创新激发的完整路径，打造系统化、进阶式的参会体验。重点设置9大主题板块，每个主题板块的专题论坛由三大核心模块组成：面向前沿领域的体系性Tutorial、聚焦前沿突破的专题论坛以及探讨未来发展路径的思辨论坛。