香港中文大学电子工程学系教授黄超然领导的研究团队联合华中科技大学和复旦大学的研究人员，研发出一种新型集成式全光讯号处理器（OSP）。这项技术可直接在光域内实时修正高速传输中的讯号失真，无需先将光讯号转换为电讯号再行处理，为下一代人工智能（AI）超级计算及大规模分布式数据中心互连提供了超低延迟、超低功耗的解决方案。相关研究近日发表于《科学》。

随着生成式AI技术的发展，现代AI模型已不再局限于单一数据中心内运行。动辄成千上万的图像处理器（GPU）和专用加速器需分布于不同地点同步运作，各计算单元之间必须能够快速、稳定地交换海量数据。然而，传统数据中心互连技术愈发难以满足AI系统在规模和速度上的需求。当传输速率不断提升，讯号失真问题愈发明显；若仍依赖电子方式处理讯号，则会加剧延迟并产生显著功耗。

为解决这一瓶颈，研究团队研发出这款集成于硅光子晶片上的全光讯号处理器。其核心突破在于：OSP可在光讯号进行光电转换前，直接以光学方式分析和修正失真的光讯号，从而彻底绕开传统数字讯号处理（DSP）中“光转电、电处理、再转光”的繁琐流程，大幅减少处理时间和能源消耗。

研究团队从神经形态计算及机器学习中汲取灵感，通过精密调谐晶片内部的光路，让OSP能更细致地分析高速光讯号中复杂的时间特征，从而实现更精准的讯号修正。OSP可作为可编程的非线性均衡器，灵活补偿光纤色散、收发器频宽不足以及光纤非线性失真等多种常见讯号损伤。由于其在光电转换前保留了更完整的光场资讯，修正效果优于传统DSP方案，并有潜力把受色散限制的可用波分多工频宽扩大至6.8倍以上。

带有电气线键合和光纤阵列的封装OSP芯片。图片来自：香港中文大学

实验结果显示，OSP可同时处理8个波长通道的讯号，每个通道以100 Gbaud PAM4速率运行，总吞吐量达1.6 Tb/s。其处理延迟低于60皮秒，甚至短于许多数字系统中的单个时钟周期；能耗极低，可稳定维持在每比特数十飞焦的水平。这一性能组合为超低延迟及绿色AI超级运算提供了突破性的解决方案。

黄超然表示：“这项技术有望应用于未来高速数据中心互连、跨地域AI训练，以及其他需要超高速、低延迟传输的场景。”该成果为突破当前数字讯号处理技术在速度、延迟和功耗方面的瓶颈提供了全新路径，有望成为支撑下一代AI算力基础设施的关键技术之一。

相关论文信息：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ady5344