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(guó)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(dòng)化系戴瓊海院士課題組摒棄傳統(tǒng)電子深度計(jì)算范式,另辟蹊徑,首創(chuàng)分布式廣度智能光計(jì)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(shí)現(xiàn)160TOPS/W的通用智能計(jì)算。該研究成果于北京時(shí)間4月12日發(fā)表在最新一期的《科學(xué)》上。
光計(jì)算,顧名思義是將計(jì)算載體從電變?yōu)楣?,利用光在芯片中的傳播進(jìn)行計(jì)算,以其超高的并行度和速度,被認(rèn)為是未來(lái)顛覆性計(jì)算架構(gòu)的最有力競(jìng)爭(zhēng)方案之一。然而其計(jì)算任務(wù)局限于簡(jiǎn)單的字符分類、基本的圖像處理等。其痛點(diǎn)是光的計(jì)算優(yōu)勢(shì)被困在了不適合的電架構(gòu)中,計(jì)算規(guī)模受限,無(wú)法支撐急需高算力與高能效的復(fù)雜大模型智能計(jì)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(jiǎn),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(duì)子任務(wù)分而治之,突破物理模擬器件多層深度級(jí)聯(lián)的固有計(jì)算誤差。
團(tuán)隊(duì)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(jì)算大規(guī)模并行優(yōu)勢(shì)與干涉光計(jì)算靈活重構(gòu)特性,將衍射編解碼與干涉特征計(jì)算進(jìn)行部分/整體重構(gòu)復(fù)用,以時(shí)序復(fù)用突破通量瓶頸,自底向上支撐分布式廣度光計(jì)算架構(gòu),為片上大規(guī)模通用智能光計(jì)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(jì)算實(shí)現(xiàn)自然場(chǎng)景千類對(duì)象識(shí)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(wú)人系統(tǒng)提供算力支撐。