清華大學(xué)團(tuán)隊發(fā)布智能光芯片“太極”

  ICC訊  隨著各類大模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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?zé)狳c(diǎn)。清華大學(xué)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(xué)》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(jìn)行計算，以其超高的并行度和速度，被認(rèn)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(wù)局限于簡單的字符分類、基本的圖像處理等。其痛點(diǎn)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(fù)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(jī)制，將復(fù)雜智能任務(wù)化繁為簡，拆分為多通道高并行的子任務(wù)，構(gòu)建的分布式“大感受野”淺層光網(wǎng)絡(luò)對子任務(wù)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(tuán)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(jìn)行部分/整體重構(gòu)復(fù)用，以時序復(fù)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(fù)雜任務(wù)?！疤珮O”光芯片有望為大模型訓(xùn)練推理、通用人工智能、自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。