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后来，研究团队开发了一种非线性光学功能单元（NOFU），克服了这一挑战。他们通过结合电子学和光学技术，在芯片上实现了非线性操作，从而实现在光芯片上构建光学深度神经网络。其中，神经网络参数编码作为光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU实现非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。
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“大模型引发了算力需求风暴。”蔡一茂指出，随着DeepSeek开源模型的广泛应用和普及，推理芯片的需求呈激增的态势。芯片企业通过提供低成本、高能效的推理芯片，迅速抢占市场份额，有力地推动了推理专用集成电路（ASIC）的发展。
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