跟着各样大模子和深度神经汇注暴露比特派安全不，怎样制造出骄矜东说念主工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片，已成为海外前沿热门。中国科协发布的2023紧要科常识题中“怎样达成顽劣耗东说念主工智能”被排在首位。

2023年10月25日，清华大学团队在超高性能计算芯片界限得回新阻扰。策划效果以“All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks”为题发表在Nature 上。

这枚芯片基于纯模拟光电交融计算架构，在包括ImageNet等智能视觉任求实测中，交流准确率下，比现存高性能GPU算力晋升3000倍，能效晋升400万倍。

图1 策划论文（开端Nature ）

往常已来？光为载体的计算芯片

达成算力飞跃并非易事，特别是现时传统的芯片架构，受限于电子晶体管大小贴近物理极限。全新计算架组成为破局的关节。

光计算以其超高的并行度和速率，被合计是往常颠覆性计算架构的最有劲竞争有盘算之一。

光计算，顾名想义是将计算载体从电变为光，运用光在芯片中的传播进行计算。面对以光速计算的诱东说念主出息，数年来海表里闻明科研团队接踵建议多种想象，但要替代现存电子器件达成系统级应用，仍靠近紧要瓶颈：

一是如安在一枚芯片上集成大限制的计算单位（可控神经元），且不停毛病累计进程；

二是达成高速高效的片上非线性；

三是为兼容当今以电子信号为主体的信息社会，怎样提供光计算与电子信号计算的高效接口。

现相同见的模数调遣功耗，较光计算每步乘加运算进步多个数目级，隐敝了光计算本人的性能上风，导致光芯片难以在本体应用中体现出优胜性。

系统级算力和能效，超现存芯片万倍

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为处分这一海外坚苦，清华大学团队创造性地建议了模拟电交融模拟光的计算框架，构建可见光下的大限制多层衍射神经汇注达成视觉特征索取，运用光电流平直进行基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，两者集成在团结枚芯片框架内，完成了“传感前 传感中 近传感”的新式计算系统。

极地面裁减了关于高精度ADC的需求，摒除传统计算机视觉处理范式在模数调遣历程中速率、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上阻扰大限制集成、高效非线性、高速光电接口三个关节瓶颈。

图2. 光电计算芯片ACCEL的计算旨趣和芯片架构（开端Nature ）

实测发达下，ACCEL芯片的系统级算力达到现存高性能芯片的数千倍。同期系统级能效达74.8 Peta-OPS/W，较现存的高性能GPU、TPU、光计算和模拟电计算架构，晋升了两千到数百万倍。

在超低功耗下运转的ACCEL将有助于大幅度改善发烧问题，关于芯片的往常想象带来全想法阻扰，并为超高速物理不雅测提供算力基础。同期对无东说念主系统、自动驾驶等续航才能条目高的场景带来紧要利好。

表1. ACCEL和现存高性能芯片的系统级实测性能盘算对比（开端：Nature ）非关系光平直计算

更进一步，ACCEL芯片还支撑非关系光视觉场景的平直计算，如论文中演示的交通场景实验。权贵拓展了ACCEL的应用界限，有望颠覆当今自动驾驶、机器东说念主视觉、出动诞生等界限先将图片拍摄并保存在内存中后进行计算的想路，幸免传输和ADC带展期度，在传感历程中完成计算。

图3. ACCEL可用于电子诞生超低功耗东说念主脸叫醒默示动图（开端：清华大学）

开辟新旅途：颠覆性架构有望确实落地

清华攻关团队建议的新式计算架构不仅关于光计算时代的应用部署真谛真谛紧要，对往常其他高遵循计算时代与现时电子信息系统的交融，亦深有启发。

论文通信作家之一，清华大学戴琼海院士先容说念，“收受全新旨趣研发出计算系统是一座大山，而将新一代计算架构确实落地到执行生存，处分民生国计的紧要需求，是攀过岑岭后更要紧的攻关。”

Nature杂志特邀在Research Briefing发表的该究诘专题评论也指出，“好像这项责任的出现，会让新一代计算架构，比猜测中早得多地插足闲居生存（ACCEL might enable these architectures to play a part in our daily life much sooner than expected.）”。

清华大学戴琼海院士、方璐副教悔、乔飞副究诘员、吴嘉敏助理教悔为本文的共同通信作家；博士生陈一彤、博士生麦麦提·那扎买提、许晗博士为共团结作；孟瑶博士、周天贶助理究诘员、博士生李广普、范静涛究诘员、魏琦副究诘员共同参与了这项究诘。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06558-8

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