我国光芯片研发再获重大年夜打破！平易近革党员戴琼海院士介入领衔_太极_平易近革

论文揭橥页截图

北京韶光8月7日晚11点，该研究事情成果以《光神经网络全前向演习》(Fully forward mode training for optical neural networks)为题，在线揭橥于最新一期的国际学术期刊《自然》（Nature）上。

联络君把稳到，论文通讯作者之一、参与领衔光芯片“太极-II”研发的戴琼海教授是一名民革党员。
戴琼海生于1964年12月，2018年6月加入民革，现为民革中心常委、民革中心教科卫体委员会副主任、民革北京市委会副主委，中国工程院院士，清华大学信息科学技能学院院长、自动化系教授，中国人工智能学会理事长，国务院参事。

戴琼海

戴琼海长期从事人工智能、视频处理及通信、光场与打算摄像学等领域研究并取得天下领先成果，曾获国家技能发明奖一等奖、国家科学技能进步奖二等奖和第二届民革榜样人物等名誉。
2017年，戴琼海当选中国工程院院士。

人工智能大模型的迅猛发展与广泛运用，使得算力成为重大的计策抓手与根本举动步伐。
“长期以来电子打算芯片支撑着模型规模的不断发展，然而电子打算架构下的高算力意味着高能耗，面临前所未有的能源寻衅，新兴智能打算范式的建立与发展迫不及待。
”戴琼海表示，光具有干涉、衍射等多维打算模态，光场物理传播的高速高通量特性打开了智能光打算的新赛道，以其兼具高算力低功耗的上风，在后摩尔时期展现出了巨大的潜力。

为此，戴琼海及其研究团队瞄准我国光芯片研发，“从0到1”重新设计适宜光打算的新架构，连续取得重大打破。
2023年10月，研究团队在《自然》期刊揭橥了题为《高速视觉任务中的纯仿照光电芯片》的研究成果，为超高性能芯片研发开辟全新路径。
今年4月，团队以周易文籍“易有太极，是生两仪”为启示，创始分布式广度智能光打算架构，研制环球首款大规模干涉衍射异构集成芯片“太极”（Taichi），干系成果以《大规模光芯片“太极”赋能160 TOPS/W通用人工智能》为题揭橥在《科学》上。

光电智能技能交叉创新团队部分成员合影（左三为戴琼海院士，右二为方璐副教授）

“初代‘太极’（太极-I）的问世为大规模繁芜任务的‘推理’带来曙光，但未能开释光打算的‘演习之能’”。
戴琼海说，现有光神经网络的演习严重依赖GPU离线建模，哀求高度匹配的前向-反向传播模型。
这对光打算系统的精准对齐提出苛刻哀求，致使梯度打算难、演习规模小，禁锢了光打算的上风。

谈及最新研究成果，戴琼海阐释说，在“太极”辩证统一思想的持续启示下，团队创始了全前向智能光打算演习架构，研制了“太极-II”光演习芯片，摆脱了对电子GPU离线演习的依赖，实现大规模神经网络的原位光演习，为AI大模型探索了光演习的新路径，引领了国际算力芯片新方向，是这一领域的又一重大打破。

“太极-II的面世，补充了智能光打算在大规模神经网络原位演习这一核心拼图的空缺。
”课题组卖力人方璐教授指出，团队刻画了“光子传播对称性”这一物理模型，以“光”易“光”，摒弃了反向传播这一电演习范式，化“反”为“前”，解脱了前向-反向光场传播严格对齐的束缚，构建了光神经网络的对称传播模型，仅用光学系统的前向传播即可实现高效高精度光演习。

据先容，太极-II的面世，将与太极-I协力，为后摩尔时期AI大模型的演习、推理等运用供应算力支撑。
除加速AI模型演习外，太极-II还在高性能智能成像、高效解析拓扑光子系统等方面表现出卓越性能，为人工智能大模型、通用人工智能、繁芜智能系统的高效精准演习开辟新路径。