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下一代ai芯片!清华交叉团队正在science宣布中邦ai光芯片“太极”

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祖国青年报客户端首都4月12日电(中青报·中青网记者 杨洁)随着各类大模型和深度神经网站涌现,如何制造出满足人工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片已成为世界前沿热点。清华大学(University)电子工程系方璐副教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组摒弃传统电子深度计算范式,首创分布式广度智能光计算架构,研制全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片太极(Taichi),达成160 TOPS/W的通用智能计算。

该研究成果于首都时间4月12日凌晨以《大规模光芯片“太极”赋能160 TOPS/W通用人工智能》为题,发表在最新一期的《科学》(Science)上。

清华交叉团队在Science发布祖国AI光芯片“太极”。清华大学(University)供图

光计算,顾名思义是将计算载体从电变为光,利用(Use)光在芯片中的传播进行(Carry Out)计算,以其超高的并行度和速度,被认为是将来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。光芯片具备高速高并行计算优势,被寄予希望(Hope)用来支撑大模型等先进人工智能应用。

智能光计算作为新兴计算模态,在后摩尔时代展现出有望超越硅基电子计算的潜力。然而其计算任务局限于简单的字符分类、基本的图像处理等。其痛点是光的计算优势被困在了不适合的电架构中,计算规模受限,无法支撑亟需高算力与高能效的复杂大模型智能计算。

相异于电子神经网站依赖网站深度以达成复杂的计算与功能,“太极”光芯片架构源自光计算独特的‘全连接’与‘高并行’属性,化深度计算为分布式广度计算,为达成规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。

据论文第一作者、电子系博士生徐智昊介绍,在“太极”架构中,自顶向下的编码拆分-解码重构机制,将复杂智能任务化繁为简,拆分为多通道高并行的子任务,构建的分布式‘大感受野’浅层光网站对子任务分而治之,突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差。

团队以周易典籍‘易有太极,是生两仪’为启发,建立干涉-衍射联合传播模型,融合衍射光计算大规模并行优势与干涉光计算灵活重构特性,将衍射编解码与干涉特征计算进行(Carry Out)部分/整体重构复用,以时序复用突破通量瓶颈,自底向上支撑分布式广度光计算架构,为片上大规模通用智能光计算探索了新路径。

通俗来讲,干涉-衍射的组合方式仿佛就是在拼乐高玩具。乐高积木可以通过一个模块凹槽与另一个模块凸起的契合来完成两个组件的拼接。在科研团队眼中,一旦把干涉、衍射变成基础模块,进行(Carry Out)重构复用,可以凭借丰富的想象力搭建出变化无穷的造型。

据论文报道:“太极”光芯片具备879 T MACS/mm2的面积效率与160 TOPS/W的能量效率,首次赋能光计算达成自然(Nature)场景千类对象识别、跨模态内容生成等人工智能复杂任务。

“太极”光芯片有望为大模型训练推理、通用人工智能、自主智能无人系统提供算力支撑。

清华交叉团队在Science发布祖国AI光芯片“太极”。清华大学(University)供图

方璐表示,“之所以将光芯片命名为‘太极’,也是希望(Hope)可以在如今大模型通用人工智能蓬勃发展的时代,以光子之道,为高性能计算探索新灵感、新架构、新路径。”

芯片;清华

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