跟着各样大模子和深度神经汇聚败露比特派客服，若何制造出知足东谈主工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片，已成为国外前沿热门。中国科协发布的2023要紧科常识题中“若何终端愚顽耗东谈主工智能”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碎裂。相关阻隔以“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会通计较架构，在包括ImageNet等智能视觉任求实测中，疏通准确率下，比现存高性能GPU算力进步3000倍，能效进步400万倍。

畴前已来？光为载体的计较芯片

终端算力飞跃并非易事，十分是现时传统的芯片架构比特派客服，受限于电子晶体管大小靠拢物理极限。全新计较架组成为破局的要害。

光计较以其超高的并行度和速率，被以为是畴前颠覆性计较架构的最有劲竞争决策之一。

光计较，顾名念念义是将计较载体从电变为光，哄骗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，数年来海表里有名科研团队接踵提议多种计算，但要替代现存电子器件终端系统级应用，仍濒临要紧瓶颈：

一是如安在一枚芯片上集成大规模的计较单位（可控神经元），且敛迹症结累计进程；

二是终端高速高效的片上非线性；比特派客服

三是为兼容当今以电子信号为主体的信息社会，若何提供光计较与电子信号计较的高效接口。

现经常见的模数诊疗功耗，较光计较每步乘加运算跨越多个数目级，掩饰了光计较自己的性能上风，导致光芯片难以在现实应用中体现出优胜性。

系统级算力和能效，超现存芯片万倍

为科罚这一国外繁难，清华大学团队创造性地提议了模拟电会通模拟光的计较框架，构建可见光下的大规模多层衍射神经采聚积束视觉特征索求，哄骗光电流平直进行基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计较比特派客服，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”的新式计较系统。

极地面缩小了关于高精度ADC的需求，摒除传统计较机视觉处理范式在模数诊疗流程中速率、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上碎裂大规模集成、高效非线性、高速光电接口三个要害瓶颈。

实测表现下，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，进步了两千到数百万倍。

在超低功耗下脱手的ACCEL将有助于大幅度改善发烧问题，关于芯片的畴前计算带来全主意碎裂，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、自动驾驶等续航智商条目高的场景带来要紧利好。

更进一步比特派客服，ACCEL芯片还援助非联系光视觉场景的平直计较，如论文中演示的交通场景实验。权贵拓展了ACCEL的应用规模，有望颠覆当今自动驾驶、机器东谈主视觉、移动建立等规模先将图片拍摄并保存在内存中后进行计较的念念路，幸免传输和ADC带宽规章，在传感流程中完成计较。

开辟新旅途：颠覆性架构有望着实落地

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意旨要紧，对畴前其他高效力计较技能与现时电子信息系统的会通，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，“给与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着实落地到现实生计，科罚民生国计的要紧需求，是攀过岑岭后更要紧的攻关。”

Nature杂志特邀在Research Briefing发表的该参谋专题挑剔也指出，“能够这项责任的出现，会让新一代计较架构，比预料中早得多地参预闲居生计（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、乔飞副参谋员、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、许晗博士为共团结作；孟瑶博士、周天贶助理参谋员、博士生李广普、范静涛参谋员、魏琦副参谋员共同参与了这项参谋。

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

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