清华研制出首个全模拟光电智能计算芯片百纳米级工艺精度即可实现前辈制程机能_芯片_光电

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11月3日，据新华社宣布，清华大学研究团队打破传统芯片的物理瓶颈，提出光电领悟的全新打算框架，并研制出国际首个全仿照光电智能打算芯片（简称ACCEL）。
经实测，该芯片在智能视觉目标识别任务方面的算力可达目前高性能商用芯片的3000余倍，能效提升四百万余倍，为超高性能芯片研发开辟新路径。
该成果近日揭橥于《自然》杂志上。

据该研究论文先容，ACCEL光电打算芯片为纯仿照电领悟光芯片的架构，利用光打算性能上风，打破了数据转换速率、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上办理了大规模集成、高效非线性、高速光电接口三个难点。

通过结合光子和电子打算的优点，ACCEL光电打算芯片在实验中实现了4.55×10^3 TOPS的系统打算速率与7.48×10^4 TOPS/W的能效，比现有技能方法赶过数个数量级，并且在各种智能视觉任务中与电子处理器中的数字神经网络比较保持了竞争力的准确性。

此外，ACCEL光电打算芯片可以在可穿着设备、机器人、自动驾驶、工业检测和医学诊断等广泛的实际运用中发挥浸染。
宣布称， ACCEL光电打算芯片不仅成功完成了交通场景判别、高分辨率图像识别、弱光打算等实际场景中的智能视觉任务，且耗时和功耗不到目前高性能芯片的千分之一。
同时，基于研发出的自适应演习算法，该芯片仅采取百纳米级工艺精度，就可取得比前辈制程芯片多个数量级的性能提升，实现性能的飞跃。

根据论文供应的实验数据，当在相同打算精度下以串行办法处理图像时，ACCEL光电打算芯片在实验中实现了每帧72纳秒的打算延迟和每帧4.38纳焦耳的能耗，远小于英伟达A100 GPU的每帧0.26毫秒延迟和每帧18.5毫焦能耗数据。
论文指出，在实验中，ACCEL光电打算芯片的全仿照方法与基于英伟达A100的数字神经网络方法比较，在实现相同打算精度时，系统延迟和能耗都大幅降落了数个数量级。

论文作者之一，清华大学信息科学技能学院电子工程系副教授方璐先容，团队在全仿照旗子暗记下发挥光和电的上风，避免了仿照-数字转换问题，打破了功耗和速率的瓶颈。
除算力上风外，在智能视觉目标识别任务和无人系统（如自动驾驶）场景打算中，ACCEL光电打算芯片的系统级能效（单位能量可进行的运算数）经实测是现有高性能芯片的400万余倍，该成果有助于改进限定芯片集成的芯片发热问题，有望为未来芯片设计带来打破。

由于ACCEL光电打算芯片光学部分的加工最小线宽为百纳米级，方璐称，实验结果表明，仅采取百纳米级工艺精度，就可取得比前辈制程芯片大幅提升的性能。

清华大学信息科学技能学院院长戴琼海院士表示，ACCEL未来有望在无人系统、工业检测和人工智能大模型等方面实现运用。
目前团队仅研制出特定打算功能的光电领悟事理样片，亟需进一步开展具备通用功能的智能视觉打算芯片研发，以便在实际中大范围运用。