导读
人工智能算力需求的爆炸式增长已远超传统电子硬件的扩展速度，形成了严峻的“AI算力鸿沟”。光子计算凭借其超快处理速度、亚纳秒级延迟和高并行能力，被视为打破这一瓶颈的颠覆性技术路径。然而，当前光子计算系统在实际部署中仍面临光-电接口带宽受限、芯片集成密度不足以及权重调制精度有限等多重挑战。
近日，复旦大学周鹏教授、程增光教授与沈佳斌研究员等人合作，提出了一种时域并行（Time-Domain Parallelism, TDP）光子计算架构，通过采用氧化铟锡（ITO）集成光子器件，实现了高精度、高频率的动态权重调控。相关研究成果以“High-precision time-domain parallelism photonic computing”为题，在线发表于国际顶尖学术期刊《Science Advances》。复旦大学集成电路与微纳电子创新学院博士生车君彦为该论文第一作者，周鹏教授、程增光教授和沈佳斌研究员为论文通讯作者。
程增光教授为光本位科技联合创始人兼首席科学家，目前在复旦大学带领近30人的硕博团队，其科研经验保障了公司在技术领先性上的可持续优势，他迄今在Nature Nanotechnology，Science Advances，Advanced Materials，Optica等高水平期刊发表论文60余篇。本工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金以及光本位科技与复旦大学共建的“未来计算硬件与系统校企联合实验室”等的资助与支持。
与传统空域并行（SDP）方案需要多颗光子芯片协同的工作模式不同，TDP架构在单个芯片上通过时间维度动态复用，在相同带宽约束下实现了约16倍的时钟频率提升，并在能效和面积效率方面均展现出显著优势。该架构同时有效规避多芯片封装中的良率叠加效应，大幅简化系统复杂度与硬件成本。在Fashion-MNIST图像分类任务中，该架构表现优异，取得了与全精度软件基线相当的分类性能。
图1. TDP与SDP光子计算架构对比及时钟频率、能效分析
为实现TDP架构对光子权重器件"高频更新+高精度调控+长寿命"的严苛需求，团队开发了基于氧化铟锡（ITO）的MZI热光调制器平台。该方案将ITO透明导电薄膜直接集成于硅波导之上，利用其近红外波段低吸收的特性，消除了传统金属加热器中热阻挡层带来的响应延迟，器件响应速度相比传统氮化钛（TiN）热光调制器提升了约30倍（3dB带宽达311 kHz），同时凭借紧凑的结构设计实现了低功耗运行。在可靠性方面，该器件在超过10¹⁰次开关循环后性能几乎无衰减，展现出优异的长期稳定性。
图2. 基于ITO的MZI热光调制器件：器件结构、相移特性、频率响应及耐久性测试
在权重精度这一核心指标上，研究团队通过非线性预补偿技术，成功实现了等效精度高达9.59 bit的动态可重构权重调制，远超当前光子张量核心5-7 bit的典型精度水平。这一突破证明了光子计算系统可以在无需复杂反馈校准的条件下，满足高精度神经网络推理对权重分辨率的要求，有效缓解了精度与更新速度之间的传统折中约束。
图3. 静态256级透射态分布及动态可重构精度表征（等效精度9.59 bit）
基于上述器件基础，研究团队构建了完整的TDP光子计算验证系统。该系统利用单个2×2 ITO光子阵列，通过时域复用技术模拟了8个卷积核的并行运算，并在Fashion-MNIST数据集上进行了图像分类验证。芯片采用SMA同轴接口实现高速控制，并以热电制冷器维持温度稳定性，保证了长时间推理过程中的系统可靠性。
图4. TDP光子计算系统架构示意图及封装芯片实物照片
实验结果表明，TDP光子计算系统实现了84.91%的分类准确率，与全精度（FP32）软件模拟的84.66%几乎持平，并远超5 bit量化基准的71.94%。值得注意的是，系统在保持高精度推理的同时，处理吞吐量达到1,694帧/秒，验证了时域并行方案"精度与吞吐量兼得"的独特优势。
图5. Fashion-MNIST分类结果：权重演化、卷积输出及混淆矩阵（准确率84.91%）
在可扩展性方面，团队从插入损耗、芯片面积和片上延迟三个维度进行了系统评估，确认当前技术路线可支撑64 × 64阵列的规模化集成。作为概念验证，团队已利用无掩膜光刻技术成功制备了16 × 16交叉阵列芯片，充分展示了该方案在不同制造工艺层级下的可行性。
论文信息
Che, J., Wang, G., Han, Z., Mu, Y., Shen, J., Cheng, Z., Zhou, P. High-precision time-domain parallelism photonic computing, Sci. Adv. 12, eaef7533 (2026).
https://doi.org/10.1126/sciadv.aef7533
