中科院上海光机所在多维复用光计算领域取得进展，成果发表于Laser&PhotonicsReviews

在当前信息技术飞速发展的背景下，高性能、高能效的光计算系统是推动下一代计算能力提升的关键方向。特别是在需要处理海量数据和复杂算子的领域，传统电子计算架构面临功耗和带宽的瓶颈挑战。

中国科学院上海光学精密机械研究所空天激光技术与系统部谢鹏研究员团队在多维复用光计算领域取得进展，相关成果已发表于Laser&PhotonicsReviews。该项工作聚焦于提升光计算的并行度和任务共享能力，旨在验证光计算算力拓展的可实施性。

具体而言，该研究团队基于“流星一号”超高并行光计算集成芯片构建了多维复用的光计算架构。这种架构融合了波长复用（Wavelength Multiplexing）、数据广播（Data Broadcast）和网络复用（Network Reuse）等多种技术手段，实现了信息在不同维度上的高效复用。

从性能验证的角度看，该多维复用光计算系统在单核心完成了108波长通道的并行计算验证。此外，该多维复用光计算系统还实现了324计算并行度和2任务的矩阵计算网络共享，体现了其在提升算力规模上的能力。

除了基础的并行度验证外，研究团队还对特定类型的图像处理算子进行了实验验证。实验完成了宽光谱范围内多种光学卷积算子（Diagonal, Sobel-x, Sobel-y）的图像卷积，并且其结果与电子基准相比，均方根误差低于0.08。

在实际应用场景的模拟中，该多维复用光计算系统开展了遥感图像配准与识别技术验证，并达到了84.5%的识别准确率。这些实验结果共同支撑了研究工作围绕光计算并行度提升与多任务矩阵网络共享的论点。

从背景分析来看，这项研究的工作重点在于通过波长、空间和任务等多维信息进行并行处理，这代表了一种系统性的思路升级，即不再将算力扩展视为单一维度（如仅增加核心数），而是从资源复用和信息编码的角度进行优化。

影响分析方面，光计算的进展意味着未来数据处理流程可能更倾向于集成化、高带宽的光学域计算。如果该技术能够持续优化，有望在需要极高实时性和低功耗特性的领域（如空天遥感、高速通信等）展现出显著的工程优势。

读者提示：本次报道的成果发表于Laser&PhotonicsReviews，这表明其研究已达到一定的学术发表标准。然而，目前公开资料仅提供了这些实验验证的结果，关于该系统在实际工业化部署中的具体时间表或商业化路线图尚未有进一步披露。