跟着种种大模子和深度神经网罗自大丘比特派对，怎样制造出高慢东谈主工智能发展、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“怎样杀青痴呆耗东谈主工智能”被排在首位。

2023年10月25日，清华大学团队在超高性能计较芯片规模赢得新打破。相干效率以“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较架构，在包括ImageNet等智能视觉任求实测中，换取准确率下，比现存高性能GPU算力普及3000倍，能效普及400万倍。

将来已来？光为载体的计较芯片

杀青算力飞跃并非易事，相称是现时传统的芯片架构，受限于电子晶体管大小靠近物理极限。全新计较架组成为破局的要津。

光计较丘比特派对以其超高的并行度和速率，被以为是将来颠覆性计较架构的最有劲竞争决策之一。

光计较，顾名想义是将计较载体从电变为光，应用光在芯片中的传播进行计较。面对以光速计较的诱东谈主出路，数年来海表里著名科研团队接踵提议多种策画，但要替代现存电子器件杀青系统级应用，仍濒临紧要瓶颈：

一是如安在一枚芯片上集成大范畴的计较单位（可控神经元），且敛迹缺陷累计进度；

二是杀青高速高效的片上非线性；

三是为兼容现在以电子信号为主体的信息社会，怎样提供光计较与电子信号计较的高效接口。

现每每见的模数诊疗功耗，较光计较每步乘加运算跨越多个数目级，隐敝了光计较自己的性能上风，导致光芯片难以在骨子应用中体现出优胜性。

系统级算力和能效，超现存芯片万倍

为不休这一海外繁重，清华大学团队创造性地提议了模拟电交融模拟光的计较框架，构建可见光下的大范畴多层衍射神经网罗杀青视觉特征索求，应用光电流成功进行基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计较丘比特派对，两者集成在兼并枚芯片框架内，完成了“传感前 传感中 近传感”的新式计较系统。

极地面缩小了关于高精度ADC的需求，放弃传统计较机视觉处理范式在模数诊疗历程中速率、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上打破大范畴集成、高效非线性、高速光电接口三个要津瓶颈。

实测知道下，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、光计较和模拟电计较架构，普及了两千到数百万倍。

在超低功耗下起首的ACCEL将有助于大幅度改善发烧问题，关于芯片的将来策画带来全主见打破，并为超高速物理不雅测提供算力基础。同期对无东谈主系统、自动驾驶等续航智力条款高的场景带来紧要利好。

更进一步，ACCEL芯片还守旧非相干光视觉场景的成功计较，如论文中演示的交通场景实验。权臣拓展了ACCEL的应用规模，有望颠覆现在自动驾驶、机器东谈主视觉、移动开垦等规模先将图片拍摄并保存在内存中后进行计较的想路，幸免传输和ADC带宽为止，在传感历程中完成计较。

开辟新旅途：颠覆性架构有望真确落地

清华攻关团队提议的新式计较架构不仅关于光计较技能的应用部署风趣紧要，对将来其他高效力计较技能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谈，“秉承全新旨趣研发出计较系统是一座大山，而将新一代计较架构真确落地到实际生存，不休民生国计的紧要需求，是攀过岑岭后更热切的攻关。”

Nature杂志特邀在Research Briefing发表的该究诘专题指摘也指出，“大略这项职责的出现，会让新一代计较架构，比预想中早得多地过问正常生存（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、方璐副西宾、乔飞副究诘员、吴嘉敏助理西宾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、许晗博士为共兼并作；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

包袱剪辑：落木丘比特派对