Nature|光電計算新突破！芯片性能提升萬(wàn)倍

隨著(zhù)各類(lèi)大模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )涌現，如何制造出滿(mǎn)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(diǎn)。中國科協(xié)發(fā)布的2023重大科學(xué)問(wèn)題中“如何實(shí)現低能耗人工智能”被排在首位。

然而實(shí)現算力飛躍并非易事，特別是當前傳統的芯片架構，受限于電子晶體管大小逼近物理極限。全新計算架構成為破局的關(guān)鍵。光計算以其超高的并行度和速度，被認為是未來(lái)顛覆性計算架構的最有力競爭方案之一。

光計算，顧名思義是將計算載體從電變?yōu)楣?，利用光在芯片中的傳播進(jìn)行計算。面對以光速計算的誘人前景，數年來(lái)海內外知名科研團隊相繼提出多種設計，但要替代現有電子器件實(shí)現系統級應用，仍面臨重大瓶頸：

• 1、如何在一枚芯片上集成大規模的計算單元（可控神經(jīng)元），且約束誤差累計程度；
• 2、如何實(shí)現高速高效的片上非線(xiàn)性；

• 3、為兼容目前以電子信號為主體的信息社會(huì )，如何提供光計算與電子信號計算的高效接口。當前常見(jiàn)的模數轉換功耗，較光計算每步乘加運算高出多個(gè)數量級，掩蓋了光計算本身的性能優(yōu)勢，導致光芯片難以在實(shí)際應用中體現出優(yōu)越性。

近日，清華大學(xué)團隊在超高性能計算芯片領(lǐng)域取得新突破。相關(guān)成果以All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks（面向高速視覺(jué)任務(wù)的純模擬光電計算芯片）為題發(fā)表在Nature上。

這枚芯片基于純模擬光電融合計算架構，在包括ImageNet等智能視覺(jué)任務(wù)實(shí)測中，相同準確率下，比現有高性能GPU算力提升三千倍，能效提升四百萬(wàn)倍。

圖1：相關(guān)論文

圖源：Nature

系統級算力和能效，超現有芯片萬(wàn)倍

為解決上述國際難題，清華大學(xué)團隊創(chuàng )造性地提出了模擬電融合模擬光的計算框架，構建可見(jiàn)光下的大規模多層衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現視覺(jué)特征提取，利用光電流直接進(jìn)行基于基爾霍夫定律的純模擬電子計算，兩者集成在同一枚芯片框架內，完成了“傳感前+傳感中+近傳感”的新型計算系統。極大地降低了對于高精度ADC的需求，消除傳統計算機視覺(jué)處理范式在模數轉換過(guò)程中速度、精度與功耗相互制約的物理瓶頸，在一枚芯片上突破大規模集成、高效非線(xiàn)性、高速光電接口三個(gè)關(guān)鍵瓶頸。

實(shí)測表現下，ACCEL芯片的系統級算力達到現有高性能芯片的數千倍。同時(shí)系統級能效達74.8 Peta-OPS/W，較現有的高性能GPU、TPU、光計算和模擬電計算架構，提升了兩千到數百萬(wàn)倍。

在超低功耗下運行的ACCEL將有助于大幅度改善發(fā)熱問(wèn)題，對于芯片的未來(lái)設計帶來(lái)全方位突破，并為超高速物理觀(guān)測提供算力基礎。同時(shí)對無(wú)人系統、自動(dòng)駕駛等續航能力要求高的場(chǎng)景帶來(lái)重大利好。

表1：ACCEL和現有高性能芯片的系統級實(shí)測性能指標對比

圖源：Nature

非相干光直接計算

更進(jìn)一步，ACCEL芯片還支持非相干光視覺(jué)場(chǎng)景的直接計算，如論文中演示的交通場(chǎng)景實(shí)驗。顯著(zhù)拓展了ACCEL的應用領(lǐng)域，有望顛覆目前自動(dòng)駕駛、機器人視覺(jué)、移動(dòng)設備等領(lǐng)域先將圖片拍攝并保存在內存中后進(jìn)行計算的思路，避免傳輸和ADC帶寬限制，在傳感過(guò)程中完成計算。

圖3：ACCEL有望用于電子設備超低功耗人臉喚醒示意動(dòng)圖

圖源：清華大學(xué)

總結

清華攻關(guān)團隊提出的新型計算架構不僅對于光計算技術(shù)的應用部署意義重大，對未來(lái)其他高效能計算技術(shù)與當前電子信息系統的融合，亦深有啟發(fā)。

論文通訊作者之一，清華大學(xué)戴瓊海院士介紹道，“采用全新原理研發(fā)出計算系統是一座大山，而將新一代計算架構真正落地到現實(shí)生活，解決國計民生的重大需求，是攀過(guò)高峰后更重要的攻關(guān)。”

Nature雜志特邀在“Research Briefing”發(fā)表的該研究專(zhuān)題評述也指出，“或許這項工作的出現，會(huì )讓新一代計算架構，比預想中早得多地進(jìn)入日常生活（ACCEL might enable these architectures to play a part in our daily life much sooner than expected）”。

來(lái)源：中國光學(xué)