摘要：一款芯片在特定计算任务中跑出了比英伟达A10快五百倍的速度，这则消息让整个科技圈都为之震动。中国初创企业曦智科技自主研发的光子计算处理器PACE，带着一串惊人的数据登上了《Nature》封面。它基于光电混合架构，通过光信号执行矩阵向量乘法，计算延迟低至三纳秒，

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简介

中国曦智科技的光子芯片PACE速度超英伟达A10五百倍，光电融合架构适配多领域，新一代"天枢"卡推动其商业化落地，改写多行业效率格局。

一款芯片在特定计算任务中跑出了比英伟达A10快五百倍的速度，这则消息让整个科技圈都为之震动。中国初创企业曦智科技自主研发的光子计算处理器PACE，带着一串惊人的数据登上了《Nature》封面。它基于光电混合架构，通过光信号执行矩阵向量乘法，计算延迟低至三纳秒，在六十四乘六十四矩阵运算中，把传统芯片远远甩在了身后。更令人惊叹的是，在求解六十三节点Max-cut问题时，系统平均经过五百三十七次迭代，耗时仅二点七微秒就能达到百分之九十二点七的收敛率，比英伟达A10 GPU提速二百九十五倍。

这款打破速度壁垒的芯片，藏着一套精妙的“协同作战”方案。它采用混合架构设计，把光子集成电路和电子集成电路装进同一个系统级封装里。光子集成电路像位飞毛腿，专门负责执行光矩阵向量乘法这类高速运算；电子集成电路则像位细致的管家，处理控制逻辑、迭代运算、数据输入输出、存储管理和时钟控制等工作。这种分工恰到好处，既发挥了光子计算在速度和低延迟上的天然优势，又留住了电子计算在逻辑处理和存储方面的扎实功底。

为了让这套架构真正落地，研发团队下了不少硬功夫。PACE芯片里集成了超过一万六千个光子组件，密密麻麻的元件要协同工作，考验的不仅是设计能力，更是封装技术。团队创新采用二点五D混合先进封装技术，让光子集成电路和电子集成电路实现无缝对接，就像给高速运转的机器装上了精准咬合的齿轮，彻底解决了大规模光电系统集成中的老大难问题，为后续商业化铺平了道路。

基于PACE的技术积累，曦智科技又推出了新一代光电计算卡“天枢”。这款升级产品用上了三维封装技术，光芯片面积扩展到六百平方毫米，器件数量突破四万个，最大支持一百二十八乘一百二十八的矩阵规模。更关键的是，它的主频速率达到了一GHz，输出精度为八位，还能完美适配PyTorch、ONNX等主流AI框架，就像给高速列车换上了更宽的轨道，让算力奔跑得更稳更快。

这样的技术突破，正在悄悄改写多个行业的游戏规则。在深度学习领域，PACE芯片能轻松支持ResNet50等商业算法，给大规模神经网络的训练和推理按下加速键。以前需要几天才能完成的图像识别模型训练，现在可能几个小时就能搞定，语音识别的响应速度也能提升好几个档次。这意味着手机解锁、智能音箱交互这些日常场景，都会变得更加流畅自然。

图像处理领域也迎来了新可能。PACE芯片能在随机噪声中秒级锁定目标图像，这对安防监控来说简直是“神助攻”——以前需要人工逐帧查看的监控画面，现在能自动快速定位嫌疑人或异常情况，让安全防护网收得更紧。在医疗影像分析中，它能帮医生快速处理CT、核磁共振图像，精准识别微小病灶，让疾病诊断既快又准。

科学研究领域同样受益显著。求解伊辛模型这类物理难题时，PACE芯片的运算速度能达到高端GPU的数百倍。材料科学家想模拟新型电池的分子结构，量子物理学家要计算复杂的量子态，以前可能需要等待数周的计算结果，现在几天甚至几小时就能拿到，大大缩短了科研周期。

金融市场的毫秒之争中，PACE芯片成了新的“秘密武器”。在量化交易领域，纳秒级的响应速度意味着能在瞬息万变的市场中抢占先机，一笔交易的决策时间从微秒级压缩到纳秒级，积累起来可能就是数百万的收益差。银行账户欺诈识别也因此升级，海量交易数据实时流过芯片，异常交易模式瞬间被捕捉，用户账户安全多了层“光速护盾”。

自动驾驶的安全防线，也因这款芯片变得更坚固。PACE芯片已实现毫秒级多目标识别，应用在雷达成像系统中，能快速处理大规模复数矩阵。汽车行驶中，突然冲出的行人、横穿马路的自行车、远处急刹的车辆，所有这些路况信息都能被瞬间解析，让自动驾驶系统做出更及时的避让决策，把事故风险降到最低。

工业设计领域的效率革命也在酝酿。产品研发中，从模具应力模拟到流体动力学分析，都离不开大量的计算迭代。以前设计一款新汽车的发动机，可能需要反复调整参数、重新计算，耗时数月；现在有了PACE芯片的高速算力支撑，参数优化周期能缩短到几周，大大降低了研发成本，让新产品更快走向市场。

回望PACE的发展轨迹，从二零二一年问世时的惊艳，到如今逐步走向成熟，每一步都扎实有力。基于六十五纳米硅光子技术构建的芯片，不仅解决了组合优化问题的效率瓶颈，更用《Nature》上的成果证明了中国在光子计算领域的实力。二零二五年推出的“曦智天枢”，更是让技术落地迈出了关键一步——搭载专属光电混合计算软件栈，支持主流AI框架，用户能通过编译器灵活构建应用模型，甚至自定义算子，这让芯片的应用门槛大大降低。

目前，曦智科技的光电混合计算芯片已处于可量产状态，距离直接插拔到现有服务器中仅一步之遥。公司的规划也很清晰：到二零二七年，要把下一代超大规模高频光电混合芯片升级到二百五十六乘二百五十六光学矩阵，预计二零二六年底就能出样片。这个时间表背后，是技术团队对光子计算赛道的坚定信心。

当然，这条赛道上从不缺少竞争者。美国的Lightmatter公司已经让Envise芯片在数据中心推理场景落地，凭借独特的光子计算技术重塑AI算力格局，还和日月光合作加速商业化；微软孵化的Luminous Computing专注于光子神经网络训练，基于创新的Broadcast and Weight方案突破传统AI芯片数据传输瓶颈；英特尔和IBM这样的巨头也没缺席，前者的Horse Ridge II集成了光子互连模块，后者推出的AI加速卡集成四百个光子元件，能把延迟降低百分之八十。国内的光本位公司也在发力，凭借“PCM+Crossbar”路线在封装难度和功耗控制上展现优势，计划完成二百五十六乘二百五十六芯片的量产，还启动了五百一十二乘五百一十二芯片的研发。

在这样的竞争格局中，PACE芯片的优势依然鲜明。它不仅在速度上领先，更在商业化落地的节奏上踩得很准——从实验室成果到可量产产品，再到软件生态的搭建，每一步都衔接紧密。对于整个行业来说，这种良性竞争只会推动光子计算技术更快成熟，让更多领域享受到光速算力带来的变革。

或许用不了多久，当我们在医院里等待影像诊断结果时，当自动驾驶汽车平稳避开突发障碍时，当科研人员拿到即时的模拟数据时，背后都可能有PACE芯片在默默运转。这款从中国初创企业走出来的光子芯片，正在用自己的方式，重新定义算力的边界。

来源：悠闲的治水大禹