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受《周易》啟發!北京清華團隊發布陸AI光晶片「太極」

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发表于 13-4-2024 02:23 PM | 显示全部楼层 |阅读模式
據微信公眾號「清華大學」12日消息,北京清華大學電子工程系方璐副教授課題組、自動化系戴瓊海院士課題組摒棄傳統電子深度計算範式,另闢蹊徑首創分散式廣度智慧光計算架構,研製全球首款大規模干涉衍射異構集成晶片太極(Taichi),實現160 TOPS/W的通用智慧計算。該研究成果於12日凌晨以〈大規模光晶片「太極」賦能160 TOPS/W通用人工智慧〉為題發表在最新一期的《科學》(Science)上。


方璐、戴瓊海為論文的通訊作者,電子工程系博士生徐智昊、博士後周天貺(清華大學水木學者)為論文第一作者。

隨著各類大模型和深度神經網路湧現,製造出滿足人工智慧發展、兼具大算力和高能效的下一代AI晶片已成為國際前沿熱點。

作為人工智慧的三駕馬車之一,算力,是訓練AI模型、推理任務的關鍵。光計算,是將計算載體從電變為光,利用光在晶片中的傳播進行計算,以其超高的並行度和速度,被認為是未來顛覆性計算架構的最有力競爭方案之一。光晶片,具備高速高平行計算優勢,被寄予希望用來支撐大模型等先進人工智慧應用。

智慧光計算作為新興計算模態,在後摩爾時代展現出有望超越矽基電子計算的潛力。然而其計算任務局限於簡單的字符分類、基本的影像處理等。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複雜大模型智慧計算。

協助光計算「掙脫」算力瓶頸,另闢蹊徑,「從0到1」重新設計適合光計算的新架構,是清華團隊邁出的關鍵一步。

方璐將這次科研歷程比擬為浪漫的「雙向奔赴」:從演算法架構上自頂向下探索,在硬體晶片設計上自底向上推演。

相異於電子神經網路依賴網路深度以實現複雜的計算與功能,「太極」光晶片架構源自光計算獨特的「全連接」與「高並行」屬性,化深度計算為分散式廣度計算,為實現規模易擴展、計算高並行、系統強魯棒的通用智慧光計算探索了新路徑。

論文第一作者、電子系博士生徐智昊指出,在「太極」架構中,自頂向下的編碼拆分-解碼重構機制,將複雜智慧任務化繁為簡,拆分為多通道高並行的子任務,構建的分散式「大感受野」淺層光網路對子任務分而治之,突破物理模擬器件多層深度級聯的固有計算誤差。

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並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徵計算進行部分/整體重構複用,以時序複用突破通量瓶頸,自底向上支撐分散式廣度光計算架構,為片上大規模通用智慧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組凹槽與另一個模組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、衍射變成基礎模組,進行重構複用,可以憑藉豐富的想像力搭建出變化無窮的造型。
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