界面新聞記者 | 彭新

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　　11月3日消息，據新華社報道，清華大學研究團隊突破傳統芯片的物理瓶頸，提出光電融合的全新計算框架，并研制出國際首個全模擬光電智能計算芯片（簡稱ACCEL）。經實測，該芯片在智能視覺目標識別任務方面的算力可達目前高性能商用芯片的3000余倍，能效提升四百萬余倍，為超高性能芯片研發開辟新路徑。該成果近日發表于《自然》雜志上。

　　據該研究論文介紹，ACCEL光電計算芯片為純模擬電融合光芯片的架構，利用光計算性能優勢，突破了數據轉換速度、精度與功耗相互制約的物理瓶頸，在一枚芯片上解決了大規模集成、高效非線性、高速光電接口三個難點。

　　通過結合光子和電子計算的優點，ACCEL光電計算芯片在實驗中實現了4.55×10^3 TOPS的系統計算速度與7.48×10^4 TOPS/W的能效，比現有技術方法高出數個數量級，并且在各種智能視覺任務中與電子處理器中的數字神經網絡相比保持了競爭力的準確性。betway必威西漢姆聯官網

　　此外，ACCEL光電計算芯片可以在可穿戴設備、機器人、自動駕駛、工業檢測和醫學診斷等廣泛的實際應用中發揮作用。 報道稱， ACCEL光電計算芯片不僅成功完成了交通場景判別、高分辨率圖像識別、弱光計算等實際場景中的智能視覺任務，且耗時和功耗不到目前高性能芯片的千分之一。同時，基于研發出的自適應訓練算法，該芯片僅采用百納米級工藝精度，就可取得比先進制程芯片多個數量級的性能提升，實現性能的飛躍。

　　根據論文提供的實驗數據，當在相同計算精度下以串行方式處理圖像時，ACCEL光電計算芯片在實驗中實現了每幀72納秒的計算延遲和每幀4.38納焦耳的能耗，遠小于英偉達A100 GPU的每幀0.26毫秒延遲和每幀18.5毫焦能耗數據。論文指出，在實驗中，ACCEL光電計算芯片的全模擬方法與基于英偉達A100的數字神經網絡方法相比，在實現相同計算精度時，系統延遲和能耗都大幅降低了數個數量級。

　　論文作者之一，清華大學信息科學技術學院電子工程系副教授方璐介紹，團隊在全模擬信號下發揮光和電的優勢，避免了模擬-數字轉換問題，突破了功耗和速度的瓶頸。除算力優勢外，在智能視覺目標識別任務和無人系統（如自動駕駛）場景計算中，ACCEL光電計算芯片的系統級能效（單位能量可進行的運算數）經實測是現有高性能芯片的400萬余倍，該成果有助于改善限制芯片集成的芯片發熱問題，有望為未來芯片設計帶來突破。

　　由于ACCEL光電計算芯片光學部分的加工最小線寬為百納米級，方璐稱，實驗結果表明，僅采用百納米級工藝精度，就可取得比先進制程芯片大幅提升的性能。

　　清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海院士表示，ACCEL未來有望在無人系統、工業檢測和人工智能大模型等方面實現應用必威。目前團隊僅研制出特定計算功能的光電融合原理樣片，亟需進一步開展具備通用功能的智能視覺計算芯片研發，以便在實際中大范圍應用。