清华开发超高性能计算芯片比高端GPU更强

发布时间：2023-12-11 12:54:04 所属栏目：产品来源：DaWei

导读： 清华大学团队在超高性能计算芯片领域取得新突破。相关成果以“All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks”为题发表在Nature 上。

这枚芯片基于纯模拟光电

清华大学团队在超高性能计算芯片领域取得新突破。相关成果以“All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks”为题发表在Nature 上。

这枚芯片基于纯模拟光电融合计算架构，在包括ImageNet等智能视觉任务实测中，相同准确率下，比现有高性能GPU算力提升3000倍，能效提升400万倍。

光计算，顾名思义是将计算载体从电变为光，利用光在芯片中的传播进行计算。面对以光速计算的诱人前景，尽管数年来海内外知名电路科研团队相继提出多种集成电路设计，但要以此方法替代现有电子器件实现系统级规模化应用，仍面临重大技术瓶颈：

一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元（可控神经元），且约束误差累计程度；

二是实现高速高效的片上非线性；

三是为兼容目前以电子信号为主体的信息社会，如何提供光计算与电子信号计算的高效接口。

当前常见的模数转换功耗，较光计算每步乘加运算高出多个数量级，掩盖了光计算本身的性能优势，导致光芯片难以在实际应用中体现出优越性。

为解决这一国际难题，清华大学团队创造性地提出了模拟电融合模拟光的计算框架，构建可见光下的大规模多层衍射神经网络，实现视觉特征提取，将传感器前置、传感器正在进行以及接近传感整合到同一块芯片的框架里，构建了全新型的电算体系，能够实现纯模拟电子运算符根据基尔霍夫定律所进行的传输。

极大地降低了对于高精度ADC的需求，消除传统计算机视觉处理范式在模数转换过程中速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上从无到有地突破集成电路的大规模集成、集成电路的高效高精度非线性、高速光电接口三个关键核心技术瓶颈。

在超低功耗下运行的ACCEL将有助于大幅度改善发热问题，对于芯片的未来设计带来全方位突破，并为超高速物理观测提供算力基础。同时对无人系统、自动驾驶等续航能力要求高的场景带来重大利好。

更进一步，ACCEL芯片还支持非相干光视觉场景的直接计算，如论文中演示的交通场景实验。显著拓展了ACCEL的应用领域，有望颠覆目前自动驾驶、机器人视觉、移动设备等领域先将图片拍摄并保存在内存中后进行计算的思路，避免传输和ADC带宽限制，在传感过程中完成计算。

（编辑：驾考网）

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