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清华大学交叉团队在Science发布中国AI光芯片“太极”

2024-04-12   清华大学新闻网   阅读量:241

随着各类大模型和深度神经网络涌现

如何制造出

满足人工智能发展、兼具大算力和高能效的

下一代AI芯片

已成为国际前沿热点

清华大学电子工程系方璐副教授课题组、

自动化系戴琼海院士课题组

摒弃传统电子深度计算范式

另辟蹊径

首创分布式广度智能光计算架构

研制全球首款

大规模干涉衍射异构集成芯片

太极(Taichi)

实现160 TOPS/W的通用智能计算

该研究成果

于北京时间4月12日凌晨

以《大规模光芯片“太极”赋能

160 TOPS/W通用人工智能》为题

发表在最新一期的《科学》(Science)上

    方璐、戴琼海为论文的通讯作者,电子工程系博士生徐智昊、博士后周天贶(清华大学水木学者)为论文第一作者。

“挣脱”算力瓶颈的中国光计算睿智尝试

    作为人工智能的三驾马车之一,算力是训练AI模型、推理任务的关键。倘若把大模型当作是做一道精致的菜肴,算力就好比一套称手的烹饪工具。

    世人皆知巧妇难为无米之炊,但再好的厨子,没有一口好锅、一把好刀,面对鲜美的食材也只能望而兴叹。

    光计算,顾名思义是将计算载体从电变为光,利用光在芯片中的传播进行计算,以其超高的并行度和速度,被认为是未来颠覆性计算架构的最有力竞争方案之一。

    光芯片具备高速高并行计算优势,被寄予希望用来支撑大模型等先进人工智能应用。


    智能光计算作为新兴计算模态,在后摩尔时代展现出有望超越硅基电子计算的潜力。然而其计算任务局限于简单的字符分类、基本的图像处理等。其痛点是光的计算优势被困在了不适合的电架构中,计算规模受限,无法支撑亟需高算力与高能效的复杂大模型智能计算。

    行胜于言,直面科研领域痛点问题,帮助光计算“挣脱”算力瓶颈,另辟蹊径,“从0到1”重新设计适合光计算的新架构,是这个清华团队迈出的关键一步。

光电智能技术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)

从“无极”而至“太极”的双向奔赴

    从构思到实验,开辟新赛道、做第一个吃螃蟹的人往往都伴随着巨大的困难与压力。

    每一个研究成果的背后,都凝缩了团队每一位成员的心血,是历经无数失败与彻夜难眠后,结出的那颗最耀眼的结晶。但方璐却将这次科研历程比拟为一场浪漫的“双向奔赴”:从算法架构上自顶向下探索,在硬件芯片设计上自底向上推演。

    相异于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能,“太极”光芯片架构源自光计算独特的‘全连接’与‘高并行’属性,化深度计算为分布式广度计算,为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径

    据论文第一作者、电子系博士生徐智昊介绍,在“太极”架构中,自顶向下的编码拆分-解码重构机制,将复杂智能任务化繁为简,拆分为多通道高并行的子任务,构建的分布式‘大感受野’浅层光网络对子任务分而治之,突破物理模拟器件多层深度级联的固有计算误差

化“深”为“广”:分布式广度光计算架构

   

    团队以周易典籍‘易有太极,是生两仪’为启发,建立干涉-衍射联合传播模型,融合衍射光计算大规模并行优势与干涉光计算灵活重构特性,将衍射编解码与干涉特征计算进行部分/整体重构复用,以时序复用突破通量瓶颈,自底向上支撑分布式广度光计算架构,为片上大规模通用智能光计算探索了新路径

    通俗来讲,干涉-衍射的组合方式仿佛就是在拼乐高玩具。乐高积木可以通过一个模块凹槽与另一个模块凸起的契合来完成两个组件的拼接。在科研团队眼中,一旦把干涉、衍射变成基础模块,进行重构复用,可以凭借丰富的想象力搭建出变化无穷的造型。