光芯片，即将起飞！
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大型语言模型（LLMs）正在迅速逼近当代计算硬件的极限。例如，据估算，训练GPT-3大约消耗了1300兆瓦时（MWh）的电力，预测显示未来模型可能需要城市级（吉瓦级）的电力预算。这种需求促使人们探索超越传统冯・诺依曼架构的计算范式。
本综述调查了为下一代生成式AI计算优化的新兴光子硬件。我们讨论了集成光子神经网络架构（如马赫-曾德干涉仪阵列、激光器、波长复用微环谐振器），这些架构能够实现超高速矩阵运算。同时，我们也研究了有前景的替代类神经设备，包括脉冲神经网络电路和混合自旋-光子突触，它们将存储与计算融合在一起。本文还综述了将二维材料（如石墨烯、