清華交叉團隊發布中國人工智能光芯片“太極”

日前，清華大學電子工程系副教授方璐課題組、自動化系戴瓊海院士課題組摒棄傳統電子深度計算范式，首創出分布式廣度智能光計算架構，并研制出全球首款大規模干涉衍射異構集成芯片太極（Taichi），實現了160 TOPS/W的通用智能計算。該研究成果于北京時間4月12日凌晨發表在最新一期《科學》上。

作為人工智能的三駕馬車之一，算力是訓練人工智能模型、推理任務的關鍵。倘若把大模型當作是做一道精致的菜肴，算力就好比一套稱手的烹飪工具。

所謂光計算，顧名思義是將計算載體從電變為光，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的最有力競爭方案之一。

光芯片具備高速高并行計算優勢，被寄予希望用來支撐大模型等先進人工智能應用。

智能光計算作為新興計算模態，在后摩爾時代展現出有望超越硅基電子計算的潛力。然而其計算任務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勢被困在了不適合的電架構中，計算規模受限，無法支撐亟需高算力與高能效的復雜大模型智能計算。

與電子神經網絡依賴網絡深度以實現復雜的計算與功能不同，“太極”光芯片架構源自光計算獨特的‘全連接’與‘高并行’屬性，化深度計算為分布式廣度計算，為實現規模易擴展、計算高并行、系統強魯棒的通用智能光計算探索了新路徑。

據論文第一作者、清華大學電子系博士生徐智昊介紹，在“太極”架構中，自頂向下的編碼拆分-解碼重構機制，將復雜智能任務化繁為簡，拆分為多通道高并行的子任務，構建的分布式‘大感受野’淺層光網絡對子任務分而治之，突破物理模擬器件多層深度級聯的固有計算誤差。

化“深”為“廣”：Taichi分布式廣度光計算架構  項目組供圖

團隊以周易典籍‘易有太極，是生兩儀’為啟發，建立干涉-衍射聯合傳播模型，融合衍射光計算大規模并行優勢與干涉光計算靈活重構特性，將衍射編解碼與干涉特征計算進行部分/整體重構復用，以時序復用突破通量瓶頸，自底向上支撐分布式廣度光計算架構，為片上大規模通用智能光計算探索了新路徑。

通俗來講，干涉-衍射的組合方式仿佛就是在拼樂高玩具。樂高積木可以通過一個模塊凹槽與另一個模塊凸起的契合來完成兩個組件的拼接。在科研團隊眼中，一旦把干涉、衍射變成基礎模塊，進行重構復用，可以憑借豐富的想象力搭建出變化無窮的造型。

團隊部分成員合影 項目組供圖

據論文報道：“太極”光芯片具備879 T MACS/mm2的面積效率與160 TOPS/W的能量效率，首次賦能光計算實現自然場景千類對象識別、跨模態內容生成等人工智能復雜任務。

“太極”光芯片有望為大模型訓練推理、通用人工智能、自主智能無人系統提供算力支撐。

相關論文鏈接：https://doi.org/10.1126/science.adl1203