隨著各類大模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡涌現(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熱點。12日，《科學》雜志以《大規(guī)模光芯片“太極”賦能160 TOPS/W通用人工智能》為題，發(fā)表了清華大學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的研究成果。他們摒棄傳統(tǒng)電子深度計算范式，在國際上首創(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)160 TOPS/W的通用智能計算。

　　 作為人工智能的三駕馬車之一，算力是訓練AI模型、推理任務的關(guān)鍵。光計算是將計算載體從電變?yōu)楣猓�利用光在芯片中的傳播進行計算，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。而光芯片具備高速高并行計算優(yōu)勢，被寄予希望用來支撐大模型等先進人工智能應用�？蒲袌F隊介紹，“太極”光芯片有望為大模型訓練推理、通用人工智能、自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。

　　 幫助光計算“掙脫”算力瓶頸，“從0到1”重新設計適合光計算的新架構(gòu)，是科研團隊邁出的關(guān)鍵一步。

　　 相異于電子神經(jīng)網(wǎng)絡依賴網(wǎng)絡深度以實現(xiàn)復雜的計算與功能，“太極”光芯片架構(gòu)源自光計算獨特的“全連接”與“高并行”屬性，化深度計算為分布式廣度計算，為實現(xiàn)規(guī)模易擴展、計算高并行、系統(tǒng)強魯棒的通用智能光計算探索了新路徑。

　　 論文第一作者、清華大學電子工程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，將復雜智能任務化繁為簡，拆分為多通道高并行的子任務，構(gòu)建的分布式“大感受野”淺層光網(wǎng)絡對子任務分而治之，突破物理模擬器件多層深度級聯(lián)的固有計算誤差。

　　 據(jù)介紹，“太極”光芯片的計算能效超現(xiàn)有智能芯片2至3個數(shù)量級，將可為百億像素大場景光速智能分析、百億參數(shù)大模型訓練推理、毫瓦級低功耗自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。（記者鄧暉）