必一运动官方网站新京报讯 据“清华大学”微信公众号4月12日消息，清华大学电子工程系副教授方璐课题组、自动化系戴琼海院士课题组摒弃传统电子深度计算范式，另辟蹊径，首创分布式广度光计算架构，研制全球首款大规模干涉-衍射异构集成芯片太极（Taichi），实现160 TOPS/W的通用智能计算。该研究成果发表在最新一期的国际期刊《科学》上。
光计算，顾名思义是将计算载体从电变为光，利用光在芯片中的传播进行计算，以其超高的并行度和速度，被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。
智能光计算作为新兴计算模态，在后摩尔时代展现出远超硅基电子计算的性能与潜力。然而，其计算任务局限于简单的字符分类、基本的图像处理等，其痛点是光的计算优势被困在不适合的电架构中，计算规模受限，无法支撑需要高算力与高能效的复杂大模型智能计算。
清华团队另辟蹊径，“从0到1”重新设计适合光计算的新架构。不同于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能B-Sports，“太极”光芯片架构源自光计算独特的“全连接”与“高并行”属性，化深度计算为分布式广度计算B-Sports，为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。
团队以《周易》典籍“易有太极，是生两仪”为启发，建立干涉-衍射联合传播模型，融合衍射光计算大规模并行优势与干涉光计算灵活重构特性，将衍射编解码与干涉特征计算进行部分/整体重构复用，以时序复用突破通量瓶颈，自底向上支撑分布式广度光计算架构。
通俗来讲，干涉-衍射的组合方式仿佛是在拼乐高玩具B-Sports。乐高积木可以通过一个模块凹槽与另一个模块凸起的契合来完成两个组件的拼接。在科研团队眼中，一旦把干涉、衍射变成基础模块，进行重构复用，可以凭借丰富的想象力搭建出变化无穷的造型。
据论文报道，“太极”光芯片具备879 T MACS/mm²的面积效率与160 TOPS/W的能量效率，首次赋能光计算实现自然场景千类对象识别、跨模态内容生成等人工智能复杂任务。“太极”光芯片有望为大模型训练推理、通用人工智能、自主智能无人系统提供算力支撑。
方璐表示，“之所以将光芯片命名为‘太极’，也是希望可以在如今大模型通用人工智能蓬勃发展的时代，以光子之道，为高性能计算探索新灵感、新架构、新路径。”
官方微信
官方微博
