北京清华大学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典范,另辟蹊径首创分散式广度智慧光计算架构,研制全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片太极(Taichi ),实现160 TOPS/W的通用智慧计算。
该研究成果于近日以〈大规模光芯片「太极」赋能160 TOPS/W通用人工智慧〉为题发表在最新一期的《科学》上。
作为人工智慧的三驾马车之一,算力,是训练AI模型、推理任务的关键。光计算,是将计算载体从电变为光,利用光在晶片中的传播进行计算,以其超高的并行度和速度,被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。光芯片,具备高速高平行计算优势,被寄予希望用来支撑大模型等先进人工智慧应用。
智慧光计算作为新兴计算模态,在后摩尔时代展现出有望超越矽基电子计算的潜力。然而其计算任务局限于简单的字符分类、基本的影像处理等。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慧计算。
协助光计算「挣脱」算力瓶颈,另辟蹊径,「从0到1」重新设计适合光计算的新架构,是清华团队迈出的关键一步。
相异于电子神经网路依赖网路深度以实现复杂的计算与功能,「太极」光晶片架构源自光计算独特的「全连接」与「高并行」属性,化深度计算为分散式广度计算,为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智慧光计算探索了新路径。
论文第一作者徐智昊指出,在「太极」架构中,自顶向下的编码拆分─解码重构机制,将复杂智慧任务化繁为简,拆分为多通道高并行的子任务,构建的分散式「大感受野」浅层光网路对子任务分而治之,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,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组凹槽与另一个模组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、衍射变成基础模组,进行重构复用,可以凭借丰富的想像力搭建出变化无穷造型。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货