隨着AI技術快速發展，現代AI系統已不再局限於單一電腦或數據中心內運行，不少大型生成式AI模型，更需要成千上萬的圖像處理器（GPU）和專用加速器分布於不同地點同步運作，如何讓各個計算單元快速穩定地連接交換數據，成為持續推進AI發展的關鍵。香港中文大學領導的研究團隊，成功研發出一種新型集成式全光訊號處理器（OSP），透過直接以光學方式修正失真訊號，減少進行光電轉換的處理時間和能源消耗，達至每秒1.6Tb（太位元，即10的12次方位元）的極速傳輸，以及超低延遲與電耗，為未來綠色AI超級運算提供突破性的解決方案。相關成果已於國際頂級學術期刊《科學》發表。
是次研究由中大電子工程學系助理教授黃超然，其博士生王本善及肖洽榮為共同第一作者。黃超然表示，光纖通訊是現代數據傳輸及數據中心互連技術的基礎，但隨着算力增加，AI系統於規模和速度上不斷提升，傳統技術愈來愈難以滿足相關需求，特別是傳輸速率提升下訊號失真問題更見明顯，「若仍依賴電子方式處理訊號，只會加劇延遲，並出現顯著的功耗。」
為應對此挑戰，黃超然團隊聯同華中科技大學和復旦大學科研人員，研發出新款集成式OSP。與傳統方法不同，OSP可於硅光子晶片上，在光訊號仍然以「光」的形式傳輸時，直接即時修正訊號失真，毋須先把光轉成電訊號再處理，做到更快、更有效地處理高速傳輸中的訊號問題，以提升大型AI系統中不同伺服器及數據中心間的通訊效率。
實驗顯示，OSP實時處理總傳輸速率高達每秒1.6Tb，延遲低於60皮秒（即一萬億分之一秒），耗電量亦低至每比特數十飛焦（femtojoules，即10的-15次方焦）。有關成果有助突破現時基於數碼訊號的AI超級運算系統，於速度、延遲和耗電方面的瓶頸，可望應用於未來高速數據中心互連、跨地域AI訓練，以及其他需要超高速、低延遲傳輸的綠色AI與數據場景。
研究團隊指，OSP的設計靈感來自神經形態計算及機器學習，透過精密調諧晶片內部的光路，能更仔細地分析高速光訊號中複雜的時間特徵，從而更準確地修正訊號問題。由於OSP可在光電轉換前保留更完整的光場資訊，更有潛力把可用的光訊號頻寬擴大至6.8倍以上，提升每條光纖的傳輸容量。
團隊又提到，是次研究亦從更宏觀角度，反映光通訊技術的持續演進。自60年前中大前校長、「光纖之父」高錕提出以低損耗光纖作長距離通訊的構想，奠定現代互聯網基石，此項研究成果正正延續這項重要傳承，展示未來技術不僅可利用光來「傳輸」訊號，更進一步以光來直接「處理」訊號，為下一代通訊和計算系統帶來新可能。
