清華大學研發(fā)人工智能光芯片賦能大模型算力
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(tǒng)電子深度計算范式,另辟蹊徑,首創(chuàng)分布式廣度光計算架構,研制大規(guī)模干涉-衍射異構集成芯片太極(Taichi),實現(xiàn)160 TOPS/W的通用智能計算。
近日,針對大規(guī)模光電智能計算難題,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(tǒng)電子深度計算范式,另辟蹊徑,首創(chuàng)分布式廣度光計算架構,研制大規(guī)模干涉-衍射異構集成芯片太極(Taichi),實現(xiàn)160 TOPS/W的通用智能計算。 在如今大模型通用人工智能蓬勃發(fā)展的時代,該科研成果以光子之道,為高性能算力探索新靈感、新架構、新路徑。相關科研成果發(fā)表于最新一期的國際期刊《科學》。 化“深”為“廣”:分布式廣度光計算架構。 智能光計算作為新興計算模態(tài),在后摩爾時代展現(xiàn)出遠超硅基電子計算的性能與潛力。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(yōu)勢被困在不適合的電架構中,計算規(guī)模受限,無法支撐亟須高算力與高能效的復雜大模型智能計算。 方璐在接受科技日報記者采訪時表示:“相異于電學神經(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,化深度計算為廣度計算。我們建立了自頂向下的編碼拆分-解碼重構機制,將復雜任務拆分為多通道高并行的子任務,構建了分布式‘大感受野’淺層光網(wǎng)絡對子任務分而治之,突破模擬計算多層深度級聯(lián)的固有誤差! 方璐說:“研發(fā)芯片時,受周易典籍中‘易有太極,是生兩儀’啟發(fā),建立片上干涉-衍射聯(lián)合傳播模型,融合衍射光計算大規(guī)模并行優(yōu)勢與干涉光計算靈活重構特性,以時序復用突破通量瓶頸,為片上大規(guī)模通用智能光計算探索了新路徑! 兩儀一元:干涉-衍射融合計算芯片。 據(jù)介紹,太極光芯片的計算能效超現(xiàn)有智能芯片2—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。 論文鏈接:https://www.science.org/doi/10.1126/science.adl1203 |
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