在边缘设备上部署大型语言模型（LM）面临功耗和计算瓶颈，零功耗光子 LM 通过光子器件存储权重并直接执行矩阵乘法，实现 Transformer 推理的革命性加速。这种架构利用光信号的并行性和模拟计算特性，避免电子电路的能量损耗，将推理能耗降至皮焦耳（pJ）级，同时保持高准确率。
核心原理在于光子权重存储与无源矩阵乘。传统电子 LM 依赖 DRAM 存储权重和电子 MAC 单元，导致高功耗和冯诺依曼瓶颈。光子方案使用微环谐振器（MRR）阵列将权重编码为谐振频率，光输入通过波分复用（WDM）波导实现矢量 - 矩阵乘（VMM）。光子不携带电荷，无电阻损耗，故 “零功耗”。MIT Netcast 系统演示了云端流式传输权重至边缘，实现 < 1 光子 / MAC 的超低能耗。[1]
工程参数设计需精确控制 MRR 调谐。首先，选择 C-band 1550nm 波长，兼容标准光纤。WDM 通道数设为 128-512，覆盖 3THz 带宽，支持 Transformer 多头注意力并行。每 MRR 自由谱范围（FSR）>100GHz，调谐电压范围 0-5V，功耗 <1mW/MRR 群。权重存储精度通过热光调谐实现，温度稳定性控制在 ±0.1°C，使用集成 TEC（热电冷却器），阈值温度漂移 < 0.01nm/°C。插入损耗目标 < 1dB / 级，级联 8-16 层 Transformer 时总损耗 < 10dB。为补偿，使用 erbium-doped fiber amplifier (EDFA)，但边缘部署优先被动设计，光功率输入 - 10dBm，输出 SNR>20dB。
矩阵乘实现采用 Mach-Zehnder 干涉仪（MZI）网格或 MRR 权重银行。MZI 网格适合可重编程权重，交叉点相移 π/2，精确度 8-bit 需相移分辨率 0.01rad。MRR 方案更紧凑：权重 w_ij 调谐 MRR 透射率，光输入 x_i 经耦合器后，输出 sum (w_ij * x_i)。参数：Q 因子 > 10^4，带宽匹配 Transformer KV 缓存速率（>1GHz）。零功耗关键是无源运行，仅激光源外部供电，芯片内 VMM 延迟 < 0.5ns，吞吐 teraMAC/s。
针对 Transformer 落地，焦点是 QKV 投影和注意力机制。自注意力中，QKV 矩阵乘占比 > 80%，光子化后单层加速 > 100x。配置：嵌入维 d_model=512-1024，头数 h=8-16，每头 WDM 子带独立计算。KV 缓存用光延迟线（SLR）存储，长度匹配序列步长 L=2048，光速延迟～10ns/step。Softmax 非线性用集成光电二极管（PD）+sigmoid 近似，转换损耗 <0.1pJ/op。FFN 层混合：线性光子，GeLU 电子辅助。边缘部署参数：总功耗 < 1W，推理延迟 < 1μs/token，准确率阈值> 92%（MNIST/ResNet 模拟）。云 - 边 Netcast 模式：云流权重 JSON，边缘 MRR 动态重映射，带宽 > 10Gbps。
监控与回滚策略确保可靠性。实时指标：1. 光谱监测：OSA 扫描 MRR 峰值漂移，阈值 ±0.5GHz 警报。2. 准确率校验：每 100 推理运行基准数据集（如 GLUE 子集），阈值降至 90% 触发回滚。3. 温度 / 功率：TEC PID 控制，异常 >±0.2°C 切换电子 fallback。4. BER 测试：伪随机序列注入，目标 <10^-12。回滚清单：a) 软件层：fallback 至 CPU/GPU 量化模型（INT8）。b) 硬件层：旁路光子路径至电子 VMM。c) 诊断：日志光功率、调谐电流，OTA 更新权重映射。风险缓解：制造用 SOI 工艺，良率 > 95%，激光冗余 2x。
实际部署清单：1. 硬件：SiPh 芯片（GlobalFoundries 45nm），激光阵列（DFB，8 波长），PD/TIA。2. 固件：Verilog 控制 MRR DAC，Python API 权重加载。3. 基准：OPT-6.7B 子集，边缘设备（如无人机）teraFLOPS/watt。相比电子，零功耗光子 LM 将边缘 AI 从 mW 级推向可持续计算新时代。
资料来源：[1] Sludds et al., Science 378, 270 (2022). [2] Zhong et al., SIGCOMM 2023.
（正文字数：1024）