清华团队发布中国AI光芯片太极_下一代AI芯片！清华交叉团队在Science发布中国AI光芯片“太极”

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下一代AI芯片！清华交叉团队在Science发布中国AI光芯片“太极”

4月12日，中国青年报客户端北京消息（中青报·中青网记者 杨洁）随着各种大型模型和深度神经网络的出现，设计出既能支持人工智能发展，又能兼顾强大计算能力和高效能源使用的下一代AI芯片已成为国际科技领域的焦点。清华大学电子工程系的方璐副教授团队和自动化系的戴琼海院士团队打破传统的电子深度计算模式，创新性地提出了分布式广度智能光计算架构，成功研发出全球首枚大规模干涉衍射异构集成芯片——太极（Taichi），实现了每瓦特160万亿次运算（TOPS/W）的通用智能计算能力。

这一研究成果以《大规模光芯片“太极”赋能160 TOPS/W通用人工智能》为标题，于4月12日在《科学》（Science）最新一期上发表。

这款被称为“太极”的中国AI光芯片由清华大学的跨学科团队在Science上发布。该芯片利用光的传播进行计算，因其高度的并行性和速度，被视为潜在的革命性计算架构。光芯片的高速并行计算优势使其有可能支撑包括大型模型在内的高级人工智能应用。

尽管智能光计算作为一种新兴的计算形式，在后摩尔时代展现了超越硅基电子计算的可能性，但其计算任务主要限于简单的文本分类和基本图像处理。关键挑战在于，光学计算的优势被困在不适应的电子架构中，导致计算规模有限，无法满足复杂大模型智能计算所需的高计算力和高能效。

不同于依赖网络深度实现复杂计算和功能的电子神经网络，“太极”光芯片架构源于光学计算的独特“全连接”和“高并行”特性，将深度计算转化为分布式广度计算，为实现可扩展性强、计算并行度高、系统稳健的通用智能光计算开辟了新的道路。

据论文的第一作者、电子工程系博士生徐智昊介绍，“太极”架构采用自顶向下的编码分解-解码重构机制，将复杂的智能任务简化并分解成多个高并行的子任务。构建的分布式“大感受野”浅层光网络对这些子任务分别处理，从而克服物理模拟器件因多层深度级联产生的固有计算误差。

科研团队受到《周易》中“易有太极，是生两仪”的启示，建立了干涉-衍射联合传播模型，结合衍射光计算的大规模并行优势和干涉光计算的灵活重构特性，通过部分或整体重构复用衍射编解码和干涉特征计算，利用时间序列复用技术突破流量瓶颈，从底层支持分布式广度光计算架构，为片上大规模通用智能光计算提供了新的解决方案。

简单来说，干涉-衍射的组合就像拼凑乐高积木。如同乐高积木通过凹槽和凸起的配合完成组件拼接，科研团队通过将干涉和衍射作为基础模块进行重构复用，能够创造出无限可能的形态。

根据论文所述，“太极”光芯片具有879 T MACS/mm2的面积效率和160 TOPS/W的能量效率，首次使得光计算能够应用于诸如自然场景物体识别、跨模态内容生成等复杂的人工智能任务。

“太极”光芯片有望为大模型训练和推理、通用人工智能以及自主智能无人系统提供强大的计算支持。

方璐解释说，将光芯片命名为“太极”，是因为期望在当前大模型通用人工智能快速发展的时代，借助光子技术，激发高性能计算的新灵感、新架构和新途径。

责任编辑：原春琳

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