近十年来，随着摩尔定律逐渐放缓甚至面临失效，如何构建新一代计算架构，建立人工智能时代的芯片“新”秩序，成为国际社会高度关注的前沿热点。
10月30日，清华大学自动化系与与电子工程系团队联合攻关，在超高性能计算芯片领域取得新突破。提出了一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构：光电模拟芯片，算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。
相关成果以“高速视觉任务中的纯模拟光电芯片”（all-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks）为题发表在了nature期刊上。
在这枚芯片中，清华大学团队提出了光电深度融合的计算框架。
光计算，如其名，是利用光子技术进行计算和信息处理的方法。由于其超高的并行度和速度，被认为是未来计算和数据处理中最具潜力的方案之一。多年来，世界各地的知名团队纷纷提出各种设计，试图实现光计算的系统级应用。然而，要真正替代现有的电子器件并实现系统级应用，仍然面临着诸多困难：
一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元，并且约束误差累计程度；
二是如何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。
在accel中，清华大学的攻关团队采用了基于电磁波空间传播的光计算和基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，以全模拟方式集成在一块芯片上。“挣脱”了传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，成功突破了大规模计算单元集成、高效非线性和高速光电接口等三个国际上备受关注的难题。
accel的架构：a、传统光电计算的工作流程，包括大规模光电二极管和adc阵列。b、accel的工作流程。衍射光学计算模块在光域处理输入图像进行特征提取，其输出光场由光电二极管阵列产生光电流直接用于模拟电子计算。
由于数字设备仍然是主流，即使在光学计算之后，通常也需要通过大规模光电二极管和耗电量大的adcs（模数转换器）将光学信号转换为数字信号进行必要的后处理（图1a）。否则，通常需要复杂的精确光学非线性和存储器实现，而这往往以系统级的延迟和功耗为代价。在这里，accel以全模拟的方式设计了一种光电混合架构，以减少大量adcs ，从而实现高速、高效的视觉任务，并保持竞争性的任务性能。
经实测，光电融合芯片在系统级算力方面比现有的高性能芯片架构提升了数千倍。用交通工具的运行时间来比喻信息流计算的时间，这颗芯片的出现相当于将京广高铁8小时的运行时间缩短到8秒钟。
在智能视觉任务和交通场景计算的演示中，光电融合芯片的系统级能效（单位能量可进行的运算数）达到了惊人的74.8 peta-ops/w，是现有高性能芯片的400万余倍。简单来说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作500多年。
除了惊人的算力优势外，目前限制芯片集成极限的一个关键因素，就是过高密度带来的散热难题。而这颗光电融合芯片在超低功耗下运行，将大幅度改善芯片发热问题，为未来芯片设计带来全方位的突破。
在制作方面，accel的光学部分采用的最小线宽仅为百纳米级，而电路部分则采用180nm cmos工艺，性能比7nm制程的高性能芯片提升多个数量级。同时，所使用的材料简单易得，造价仅为后者的几十分之一。
通过充分结合光子和电子计算的优势，光电模拟芯片在实验中实现了系统级计算速度4.55×10^3 tops和能效7.48×10^4 tops w^−1，比最先进的方法高出几个数量级，与电子处理器中的数字神经网络相比，在各种智能视觉任务中保持竞争力。除了作为模拟光学信号到数字信号的通用平滑接口外，accel还为光电模拟计算的广泛实际应用开辟了新的视野，包括可穿戴设备、机器人、自动驾驶、工业检测和医学诊断等领域。
据悉，该课题得到科技部2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学**委基础科学中心项目等的支持。《自然》期刊特邀发表的该研究专题评述也指出，“或许这枚芯片的出现，会让新一代计算架构，比预想中早得多地进入日常生活。”
*链接：
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