ICC訊 隨著各類大模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡涌現(xiàn),如何制造出滿足人工智能發(fā)展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片已成為國際前沿熱點。清華大學電子工程系方璐副教授課題組、自動化系戴瓊海院士課題組摒棄傳統(tǒng)電子深度計算范式,另辟蹊徑,首創(chuàng)分布式廣度智能光計算架構(gòu)研制全球首款大規(guī)模干涉衍射異構(gòu)集成芯片“太極”(Taichi),實現(xiàn)160TOPS/W的通用智能計算。該研究成果于北京時間4月12日發(fā)表在最新一期的《科學》上。
光計算,顧名思義是將計算載體從電變?yōu)楣猓霉庠谛酒械膫鞑ミM行計算,以其超高的并行度和速度,被認為是未來顛覆性計算架構(gòu)的最有力競爭方案之一。然而其計算任務局限于簡單的字符分類、基本的圖像處理等。其痛點是光的計算優(yōu)勢被困在了不適合的電架構(gòu)中,計算規(guī)模受限,無法支撐急需高算力與高能效的復雜大模型智能計算。
據(jù)論文第一作者、電子系博士生徐智昊介紹,在“太極”架構(gòu)中,自頂向下的編碼拆分—解碼重構(gòu)機制,將復雜智能任務化繁為簡,拆分為多通道高并行的子任務,構(gòu)建的分布式“大感受野”淺層光網(wǎng)絡對子任務分而治之,突破物理模擬器件多層深度級聯(lián)的固有計算誤差。
團隊以周易典籍“易有太極,是生兩儀”為啟發(fā),建立干涉—衍射聯(lián)合傳播模型,融合衍射光計算大規(guī)模并行優(yōu)勢與干涉光計算靈活重構(gòu)特性,將衍射編解碼與干涉特征計算進行部分/整體重構(gòu)復用,以時序復用突破通量瓶頸,自底向上支撐分布式廣度光計算架構(gòu),為片上大規(guī)模通用智能光計算探索了新路徑。
據(jù)了解,“太極”光芯片具備879TMACS/mm^2的面積效率與160TOPS/W的能量效率,首次賦能光計算實現(xiàn)自然場景千類對象識別、跨模態(tài)內(nèi)容生成等人工智能復雜任務?!疤珮O”光芯片有望為大模型訓練推理、通用人工智能、自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。
新聞來源:中國教育報
相關文章