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清華大學(xué)團隊發(fā)布智能光芯片“太極” 有望為通用人工智能提供算力支撐

清華大學(xué)團隊發(fā)布智能光芯片“太極” 有望為通用人工智能提供算力支撐本報訊(記者 董魯皖龍)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,。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(wù)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(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(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,。

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