主要观点总结
清华大学电子工程系方璐教授课题组与戴琼海院士课题组在智能光计算领域取得重大突破，首创全前向智能光计算训练架构，研制了“太极-II”光训练芯片，实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。该研究成果在《自然》期刊发表。
关键观点总结
关键观点1: 创新的全前向智能光计算训练架构
课题组首创了全前向智能光计算训练架构，该架构实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。
关键观点2: “太极-II”光训练芯片的研发
课题组研制了“太极-II”光训练芯片，该芯片是智能光计算领域的一项重大突破。
关键观点3: 研究成果的影响与意义
研究成果受到Nature审稿人的高度评价，并指出该成果有望成为训练光学神经网络和其他光学计算系统的广泛采用的工具。此外，该研究为智能光计算的发展开辟了新的途径，具有巨大的潜力。
关键观点4: 研究团队与合作者的贡献
清华大学电子系为论文的第一单位，方璐教授、戴琼海教授为论文的通讯作者，电子系博士生薛智威、博士后周天贶为共同一作，电子系博士生徐智昊、之江实验室虞绍良博士参与了本项工作。
关键观点5: 研理云服务器业务介绍
文中提及了研理云服务器业务，提供服务器硬件销售、集群系统搭建与维护服务，并强调其针对科学计算领域的高性能计算解决方案。
文章预览
清华大学电子工程 系 方璐 教授课题组 自动化系 戴琼海 院士课题组 另辟蹊径 首创了 全前向智能光计算训练架构 研制了 “太极-II”光训练芯片 实现了光计算系统 大规模神经网络的高效精准训练 该研究成果 以 “光神经网络全前向训练” 为题 于北京时间8月7日晚 在线发表于《自然》期刊 清华大学电子系为论文第一单位，方璐教授、戴琼海教授为论文的通讯作者，清华大学电子系博士生薛智威、博士后周天贶为共同一作，电子系博士生徐智昊、之江实验室虞绍良博士参与了本项工作。本课题受到国家科技部、国家自然科学基金委、北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学-之江实验室联合研究中心的支持。 Nature 审稿人在审稿评述中指出“本文中提出的想法非常新颖，此类光学神经网络（ONN）的训练过程是前所未有的。所提出的方法不仅有效
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